不均衡なトレーニング データセットのバイナリ分類 (たとえば、85% pos クラスと 15% neg クラス) に sklearn LogisticRegression 関数を使用する場合、class_weight 引数を「balanced」に設定するのと {0:0.15, 1: 0.85}? ドキュメントに基づいて、「バランスの取れた」引数を使用すると、辞書を提供するのと同じことが行われるように思えます。
class_weight
「バランス」モードでは、y の値を使用して、入力データのクラス頻度に反比例する重みを n_samples / (n_classes * np.bincount(y)) として自動的に調整します。