多标签计算类权重 - 不可散列类型

Question

在我的神经网络中使用 Keras、sklearn 等处理具有13 个可能输出的多标签分类问题......

每个输出可以是一个数组，如 [0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1 ,0]。

我有一个不平衡数据集，我尝试应用compute_class_weight方法，例如：

class_weight = compute_class_weight('balanced', np.unique(Y_train), Y_train)

当我尝试运行我的代码时，我得到了Unhashable Type: 'numpy.ndarray':

Traceback (most recent call last):
  File "main.py", line 115, in <module>
    train(dataset, labels)
  File "main.py", line 66, in train
    class_weight = compute_class_weight('balanced', np.unique(Y_train), Y_train)
  File "/home/python-env/env/lib/python3.6/site-packages/sklearn/utils/class_weight.py", line 41, in compute_class_weight
if set(y) - set(classes):
  TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'

我知道这是因为我使用数组，已经尝试添加一些字典，

IE：

class_weight_dict = dict(enumerate(np.unique(y_train), class_weight))

好吧，我不知道该怎么办，尝试了其他策略，但没有成功...有什么想法吗？

提前致谢！

Answer 1

发生这种情况主要是因为您的 Ytrain 是 2D 数组而不是 1D 。尝试 ：

class_weights = class_weight.compute_class_weight('balanced',
                                                 np.unique(np.ravel(y_train,order='C')),
                                                 np.ravel(y_train,order='C'))