当在'Keras‘分类中使用时，在'sklearn’库中计算类权重函数问题(Python 3.8，仅在VS代码中)

在Keras分类中使用sklearn库进行类别权重计算时，可以通过使用sklearn的compute_class_weight函数来解决。

compute_class_weight函数用于计算样本的类别权重，以解决类别不平衡问题。它接受两个参数：class_weight和y。

class_weight是一个可选参数，用于指定每个类别的权重。它可以是一个字典，键为类别标签，值为对应的权重；也可以是字符串"balanced"，表示使用平衡的权重。如果没有指定class_weight，则所有类别的权重都默认为1。

y是输入的标签数据。它应该是一个一维数组或列表，包含每个样本的类别标签。

以下是一个示例代码，展示了如何在Keras分类中使用sklearn库中的compute_class_weight函数来计算类别权重：

from sklearn.utils.class_weight import compute_class_weight

# 假设y是输入的标签数据
y = [0, 1, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 2]

# 使用compute_class_weight函数计算类别权重
class_weights = compute_class_weight('balanced', classes=[0, 1, 2], y=y)

# 输出类别权重
print(class_weights)

上述代码中，compute_class_weight函数的第一个参数使用了字符串"balanced"，表示使用平衡的权重。classes参数指定了所有可能的类别标签。y参数为输入的标签数据。函数将返回一个数组，包含了对应的类别权重。

关于类别权重的应用场景，它主要用于解决类别不平衡的问题。当数据集中某些类别的样本数量较少时，可以通过给予这些类别更高的权重来平衡模型的训练过程。

在腾讯云中，与Keras分类相关的产品是AI Machine Learning Platform，它提供了丰富的人工智能和机器学习服务。您可以通过访问以下链接获取更多信息： https://cloud.tencent.com/product/aiml-platform

请注意，以上仅为示例答案，实际答案可能因具体情况而异。