在“Keras”分类中使用“sklearn”库中的计算类权重函数问题（Python 3.8，仅在 VS 代码中）

Question

我编写的分类器脚本运行良好，最近在配件中添加了重量平衡。由于我使用“sklearn”库添加了重量估计函数，因此出现以下错误：

compute_class_weight() takes 1 positional argument but 3 were given

根据文档，此错误没有意义。该脚本应该有三个输入，但不确定为什么它说只需要一个变量。完整的错误和代码信息如下所示。显然，这仅在 VS 代码中失败。我在 Jupyter 笔记本上进行了测试，工作正常。所以这似乎是 VS code 编译器的问题。有人注意到吗？（我正在使用 Python 3.8 和其他最新的其他库）

from sklearn.utils import compute_class_weight

train_classes = train_generator.classes

class_weights = compute_class_weight(
                                        "balanced",
                                        np.unique(train_classes),
                                        train_classes                                                    
                                    )
class_weights = dict(zip(np.unique(train_classes), class_weights)),
class_weights

在 Jupyter 笔记本中，

Answer 1

花了很多时间，我就是这样解决的。我仍然不知道为什么，但是当代码修改如下时，它工作正常。在看到这个类似但略有不同问题的解决方案后，我有了这个想法。

class_weights = compute_class_weight(
                                        class_weight = "balanced",
                                        classes = np.unique(train_classes),
                                        y = train_classes                                                    
                                    )
class_weights = dict(zip(np.unique(train_classes), class_weights))
class_weights

Answer 2

我通过重新编码配置解决了这个问题。

from sklearn.utils.class_weight import compute_class_weight
class_weights = compute_class_weight(class_weight = "balanced", classes= np.unique(train_labels), y= train_labels)