scikit-learn: usando sample_weight em grid_search
É possível executar um grid_search (para obter o melhor C do SVM) e ainda especificar o sample_weight com o scikit-learn?
Aqui está o erro que eu enfrento:
gs = GridSearchCV (svm.SVC (C = 1), [{'kernel': ['linear'], 'C': [.1, 1, 10], 'probabilidade': [Verdadeiro], 'amostra_peso': sw_train}])
gs.fit (Xtrain, ytrain)
>> ValueError: parâmetro inválido sample_weight para estimador SVC
obrigado
[EDITAR]
Encontrei graças ao FP: Eu precisava pegar a última versão do SKL e usar o seguinte:
gs.fit (Xtrain, ytrain, fit_params = {'sample_weight': sw_train})