为何调用sklearn的compute_class_weight()时报参数数量不匹配错误？

问题成因 #

该报错由scikit-learn版本迭代引发的接口传参规则变更导致：

• scikit-learn 0.23及更早版本中，compute_class_weight函数支持按位置依次传入class_weight、classes、y三个参数
• scikit-learn 0.24及后续版本中，函数仅第一个参数支持位置传入，剩余参数必须显式指定关键字才能传参，否则就会触发参数数量不匹配的类型错误

修复方案 #

修改原有代码，为后两个参数添加关键字声明即可正常运行：

from sklearn.utils import class_weight
import numpy as np

class_weights = class_weight.compute_class_weight(
           'balanced',
           classes=np.unique(train_gen.classes), 
           y=train_gen.classes)

# 后续生成权重字典、传入模型训练的代码无需修改
train_class_weights = dict(enumerate(class_weights))
# model.fit_generator(..., class_weight=train_class_weights)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者James__pxlwk