PySpark ML逻辑回归权重Col是否实现了示例权重或类权重？
我正在为一个很大程度上不完整的数据集在PySpark ML中定义一个二进制逻辑回归管道。
lr = LogisticRegression(maxIter=10, regParam=0.001, weightCol="weight")
API包含一个weightCol='weight'选项，我想将其用于我的不平衡数据集。Pyspark 2.3.0的文档。
weightCol=Param（parent='undefined'，name='weightCol'，doc='weight column name。如果未设置或为空，则将所有实例权重视为1.0。“）
是的，非常冗长...
这是样本权重还是类权重？
我在文件的其他地方找不到有关这方面的任何信息。
共有1个答案
当Spark文档含糊不清时，尤其是在Python方面，通常最好的选择是使用Scala源代码：https://github.com/apache/spark/blob/992447fb30ee9ebb3cf794f2d06f4d63a2d792db/mllib/src/main/scala/org/apache/spark/ml/classification/LogisticRegression.scala#L491
这里没有太多挖掘，看起来权重是一个应用于行级别的双倍列，因此我将使用示例权重。
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