weighted_mode

sklearn.utils.extmath.weighted_mode(a, w, *, axis=0)

返回传递的数组中的加权模态（最常见）值的数组。

如果存在多个此类值，则仅返回第一个值。还返回模式箱的箱计数。

这是scipy.stats.mode中算法的扩展。

参数:

a形状类似阵列（n_samples，）

要查找模式的值的数组。

w形状类似阵列（n_samples，）

每个值的权重数组。

axisint，默认=0

运行所沿的轴。默认为0，即第一个轴。

返回:

valsndarray

情态值数组。

scorendarray

每个模式的加权计数数组。

参见

scipy.stats.mode

计算数组元素沿指定轴的Modal（最常见）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出现三次：在均匀的权重下，结果只是分布模式。

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

值2的得分最高：它出现两次，权重为1.5和2：两者之和是3.5。