class_weight.compute_class_weight报错：传入3个参数仅接受1个的解决方法

这个错误是因为新版本scikit-learn中compute_class_weight函数的参数传递规则发生了变化，不再支持旧的位置参数传递方式，必须显式指定关键字参数。

修改类别权重计算的代码行，将位置参数改为关键字参数：

class_weights = class_weight.compute_class_weight(
    class_weight="balanced",
    classes=classes_to_predict,
    y=samples_df.bird.values
)

补充说明 #

• class_weight="balanced"：指定使用平衡权重的计算方式，会根据样本中各类别的数量自动调整权重，少数类会获得更高的权重。
• classes=classes_to_predict：传入所有需要预测的类别列表，确保和样本标签的类别范围一致。
• y=samples_df.bird.values：传入样本的真实标签数据。

修改后后续的class_weights_dict转换代码可以保持不变，正常运行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kukkik