weighted_mode#

sklearn.utils.extmath.weighted_mode(a, w, *, axis=0)[源代码]#

返回传入数组中加权众数（最常见）值的数组。

如果有多个这样的值，则仅返回第一个。同时还会返回众数仓（modal bins）的计数。

这是 scipy.stats.mode 算法的扩展。

参数:

a类数组，形状为 (n_samples,): 用于查找众数的数组。
w类数组，形状为 (n_samples,): 每个值的权重数组。
axisint, default=0: 执行操作的轴。默认为 0，即第一个轴。

返回:

valsndarray: 众数值数组。
scorendarray: 每个众数的加权计数数组。

另请参阅

scipy.stats.mode: 计算沿指定轴的数组元素的众数（最常出现的值）。

示例

>>> from sklearn.utils.extmath import weighted_mode
>>> x = [4, 1, 4, 2, 4, 2]
>>> weights = [1, 1, 1, 1, 1, 1]
>>> weighted_mode(x, weights)
(array([4.]), array([3.]))

值 4 出现了三次：在均匀权重下，结果就是该分布的众数。

>>> weights = [1, 3, 0.5, 1.5, 1, 2]  # deweight the 4's
>>> weighted_mode(x, weights)
(array([2.]), array([3.5]))

值 2 的分数最高：它出现了两次，权重分别为 1.5 和 2，相加得 3.5。