问题描述
我对训练回归模型以预测价格（数值）感兴趣，我有两个数据源。一个来自2019年，另一个年份是2020年。2019年的数据比2020年多3倍。我知道我可以做过抽样以调整这种不平衡数据。
但是，有什么方法可以在完全连接的中性网络中调整训练权重？像class_weight还是sample_weight？
顺便说一句，该模型中将不使用年份（2019年和2020年）。 谢谢。
解决方法
看看https://datascience.stackexchange.com/questions/31129/sample-importance-training-weights-in-keras。他们详细解释了您要寻找的东西。
无论如何，如果年份信息无用，为什么还要调整权重？如果实际上没有用，则无需关心。
,TensorFlow还撰写了有关如何处理不平衡数据的指南，您可以阅读它here