简而言之，我有一个不平衡的数据集，partial_fit由于数据集的大小，我必须使用它进行训练。我使用的一些方法不能自然地处理多类问题，所以我用OneVsRestClassifier. 但是，这会导致调整class_weights.
因为我使用partial_fit设置class_weight='balanced'或选项'auto'是不可能的。
是否有一个简单的解决方案，我可以使用OneVsRestClassifier并仍然加权我的课程？
示例代码：
model = OneVsRestClassifier(SGDClassifier(loss='log', alpha=1e-4, penalty='elasticnet', class_weight=weights))
model.partial_fit(features, labels_i, classes=np.unique(labels_i))
其中weights是包含每个类权重的字典。