scoring=roc_auc是什么意思

时间: 2024-04-06 12:33:19 浏览: 207
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credit_scoring.zip

"scoring=roc_auc"是指在使用交叉验证进行模型评估时，选择使用ROC曲线下面积（AUC）作为模型性能的评价指标。ROC曲线下面积（AUC）是一种常用的二分类模型性能评价指标，通常取值范围在0.5到1之间，值越大表示模型性能越好。在sklearn库中，通过将"scoring"参数设置为"roc_auc"可以指定使用AUC作为评价指标。
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- 评估模型性能，使用交叉验证和AUC-ROC曲线等指标。 - 可视化结果，如客户评分分布、特征重要性等。 综上所述，预测性线索评分在“贷款”用例中的应用是提高业务效率和风险管理的关键，而Jupyter Notebook作为强大...
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4. **模型训练与验证**：通过划分训练集和测试集，训练模型并评估其性能，常见的评估指标有准确率、精确率、召回率、F1分数和AUC-ROC曲线。 5. **线索评分**：将模型应用到新的线索数据上，得到每个线索的转化概率...

GridSearchCV的参数“scoring='roc_auc'”是什么意思？

scoring='roc_auc'是GridSearchCV中的一个参数，表示使用ROC曲线下面积（Area Under the ROC Curve，AUC）作为模型评估指标。ROC曲线是二分类模型常用的评估指标，它反映了在不同的阈值下，模型将正类和负类正确...

解释python中score0 = cross_val_score(KNeighborsClassifier(1), X, y, cv=cv, scoring='roc_auc')

这行代码主要是使用了交叉验证的方法来评估一个基于KNN算法的分类器对数据集...参数scoring='roc_auc'是指使用ROC曲线下面积作为分类器性能的评估指标。最终，该函数会返回一个包含每个交叉验证迭代得分的数组score0。

auc = cross_val_score(model, X_train, Y_train, scoring='roc_auc', cv=5)

这是一个关于机器学习模型评估的代码片段，使用...其中，model是要评估的机器学习模型，X_train和Y_train分别是训练集的特征矩阵和标签向量，scoring='roc_auc'表示使用ROC AUC作为评估指标，cv=5表示使用5折交叉验证。

gsearch_lr = GridSearchCV(estimator=pipe_lr, param_grid=param_test_lr, scoring='roc_auc', cv=10) gsearch_lr.fit(X, y)

这段代码是使用网格搜索（GridSearchCV）来寻找逻辑回归（pipe_lr）模型的最佳超参数，以最大化模型在ROC曲线下的面积（scoring='roc_auc'）。具体来说，param_test_lr是一个字典，包含了需要调节的参数及其取值范围...

gsearch_svm = GridSearchCV(estimator=pipe_svm, param_grid=param_test_svm, scoring='roc_auc', cv=10) gsearch_svm.fit(X, y)

接着，我们使用网格搜索的方式，对每个超参数组合进行训练和交叉验证，使用ROC曲线下面积（ROC AUC）作为评价指标（scoring='roc_auc'），并使用10折交叉验证（cv=10）。最终，我们会得到一个最佳超参数组合的SVM...

gsearch = GridSearchCV(gbm, param_grid=parameters, scoring='roc_auc', cv=5)中cv=5是什么意思

在这个代码中，cv=5表示使用5折交叉验证。GridSearchCV是一种用于超参数调优的方法，它会在给定的参数范围内进行搜索，并使用交叉验证来评估每个...在这个例子中，使用了5折交叉验证来评估每个参数组合的ROC AUC得分。

shap_elimination =ShapRFECV(clf=clf, step=0.3, cv=cv2, scoring='roc_auc',n_jobs=5)什么意思

- scoring: 评估标准，这里使用的是 ROC 曲线下面积（AUC）。 - n_jobs: 并行运行的作业数。 通过这些参数，我们可以使用 shap_elimination 对数据进行特征选择，进而提高模型的预测准确性。

forest = RandomForestClassifier(max_depth=6, min_samples_leaf=10, n_estimators=1000) def muti_score(model): # warnings.filterwarnings('ignore') accuracy = cross_val_score(model, X_train, Y_train, scoring='accuracy', cv=5) precision = cross_val_score(model, X_train, Y_train, scoring='precision', cv=5) recall = cross_val_score(model, X_train, Y_train, scoring='recall', cv=5) f1_score = cross_val_score(model, X_train, Y_train, scoring='f1', cv=5) auc = cross_val_score(model, X_train, Y_train, scoring='roc_auc', cv=5) print("准确率:",accuracy.mean()) print("精确率:",precision.mean()) print("召回率:",recall.mean()) print("F1_score:",f1_score.mean()) print("AUC:",auc.mean()) muti_score(forest)代码解释

forest = RandomForestClassifier(max_depth=6, min_samples_leaf=10, n_estimators=1000) 这句话定义了一个名为forest的随机森林分类器，其最大深度为6，每个叶节点上至少有10个样本，使用1000棵决策树。...

#max_features参数 param_test2={'max_features':range(1,21,1)} grid_search_1=GridSearchCV(estimator=RandomForestClassifier(n_estimators=grid_search.best_params_['n_estimators'],random_state=1),param_grid=param_test2,scoring='roc_auc',cv=10) grid_search_1.fit(X_train,y_train) print(grid_search_1.best_params_) print(grid_search_1.best_score_)这段代码是什么意思

这段代码使用了 GridSearchCV 来进行随机森林分类器的...接着，使用 GridSearchCV 对模型进行训练和交叉验证，其中使用了 roc_auc 作为评估指标，cv=10 表示采用 10 折交叉验证。最后打印出最佳参数和对应的最佳得分。

# 网格搜索调参 from sklearn.model_selection import GridSearchCV grid_n = [20, 50, 100, 150, 200, 500] grid_fea = [True, False] grid_search = GridSearchCV(estimator=bag_DF, param_grid={'n_estimators':grid_n, 'bootstrap_features':grid_fea}, cv=5, scoring='roc_auc') grid_search.fit(X_train, y_train) 代码的意思

这段代码是使用网格搜索方法对随机森林...然后，使用5折交叉验证对每个参数组合进行训练和评估，使用roc_auc作为评估指标。最终，通过比较不同参数组合的评估结果，找到最优的参数组合，从而得到最优的随机森林模型。

randomizedSearchAda = RandomizedSearchCV(estimator=adaMod, param_distributions=ada_param, n_iter=5, scoring='roc_auc', fit_params=None, cv=None, verbose=2).fit(X_train, Y_train)这段代码执行后报错ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32').，请优化

报错信息提示输入包含了NaN、无穷大或超出float32类型范围的值。这种情况通常是因为数据中存在缺失值或异常值，导致无法进行模型训练。为了解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤： 1. 数据预处理：检查数据中是否...

cntr, u, u0, d, jm, p, fpc = fuzz.cluster.cmeans(train_X.T, 3, 1.3, error=0.005, maxiter=1000, init=None) # 预测测试集 test_u, _, _, _, _, _= fuzz.cluster.cmeans_predict(test_X.T, cntr, 3, error=0.005, maxiter=1000) test_predictions = np.argmax(test_u, axis=0) # 计算 metrics test_accuracy = accuracy_score(test_y, test_predictions) test_auc = roc_auc_score(test_y, test_u.T,multi_class='ovo') # 打印结果 print('Accuracy:', test_accuracy) print('AUC:', test_auc)怎么用网格搜索法求得最优超参数

from sklearn.metrics import accuracy_score, roc_auc_score from sklearn.model_selection import GridSearchCV import skfuzzy as fuzz # 数据准备 train_X = np.random.rand(10, 100) train_y = np.random....

from imblearn.over_sampling import SMOTE from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler from imblearn.pipeline import Pipeline from sklearn.model_selection import cross_val_score # 定义管道 #欠采样和过采样的结合（使用pipeline） model = SVC() over = SMOTE(sampling_strategy=0.4) under = RandomUnderSampler(sampling_strategy=0.5) steps = [('o', over), ('u', under), ('model', model)] pipeline = Pipeline(steps=steps) # 评估效果 scores = cross_val_score(pipeline, X, y, scoring='roc_auc', cv=5, n_jobs=-1) score = np.mean(scores) print('ROC AUC score for the combined sampling method: %.3f' % score)该如何求该模型的accuracy，AUC ，precision，recall，f1 score ，Sensitivity ，Specificity 还要画出ROC曲线和混淆矩阵

要求该模型的accuracy，AUC，precision，recall，f1 score，Sensitivity，Specificity以及绘制ROC曲线和混淆矩阵，可以按照以下步骤进行： 1. 导入需要的库： python import numpy as np from sklearn.metrics ...

以下代码是什么意思：oob_score = [] for item in grid_n: model = RandomForestClassifier(n_estimators=item, random_state=10, oob_score=True) model.fit(X_train, y_train) oob_score.append(model.oob_score_) grid_n = [20, 50, 100, 150, 200, 500] grid_fea = np.arange(2, 19) grid_weight = ['balanced', None] model_RF = RandomForestClassifier(random_state=10) grid_search = GridSearchCV(estimator=model_RF, param_grid={'n_estimators':grid_n, 'max_features':grid_fea, 'class_weight':grid_weight}, cv=5, scoring='roc_auc') grid_search.fit(X_train, y_train) grid_search.best_params_ y_prob_rf = grid_search.predict_proba(X_test)[:, 1] y_pred_rf = grid_search.predict(X_test) print(classification_report(y_pred=y_pred_rf, y_true=y_test)) fpr, tpr, threshold = roc_curve(y_score=y_prob_rf, y_true=y_test) print('AUC值：', auc(fpr, tpr)) plt.plot(fpr, tpr, 'r-') plt.plot([0, 1], [0, 1], 'b--') plt.xlabel('FPR') plt.ylabel('TPR') plt.title('ROC Curve') best_RF = grid_search.best_estimator_ best_RF.fit(X_train, y_train) plt.figure(figsize=(8, 6)) pd.Series(best_RF.feature_importances_, index=X_train.columns).sort_values().plot(kind='barh')

这段代码是一个使用随机森林算法进行分类的例子。首先，它定义了一些参数的取值...接下来，使用最佳参数组合构建随机森林模型，计算模型的预测准确率和AUC值，并绘制ROC曲线。最后，输出模型中各个特征的重要性排名。

from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(aac_all,label_all,test_size=0.2) from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import metrics #First, an example for logistics regression cs = [1,3,5,7,10] param_grid = dict(C = cs) cls = LogisticRegression() grid = GridSearchCV(estimator=cls, param_grid=param_grid,cv = 5,scoring ='roc_auc') grid.fit(X_train, y_train) print("grid.best_params_") print(grid.best_params_) print("Best auc_roc on train set:{:.2f}".format(grid.best_score_)) print("Test set auc_roc:{:.2f}".format(grid.score(X_test,y_test))) y_predict = grid.predict(X_test) TN,FP,FN,TP = metrics.confusion_matrix(y_test, y_predict).ravel() recall = TP/(TP+FP) y_prob = grid.predict_proba(X_test) auroc = metrics.roc_auc_score(y_test, y_prob)

最后，打印出最佳参数、在训练集上的最佳AUC-ROC评分以及在测试集上的AUC-ROC评分。 接下来，代码使用最佳模型在测试集上进行预测，并计算混淆矩阵和召回率。最后，使用预测的概率值计算AUC-ROC评分并打印出来。 ...

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roc_auc_score函数本身就是用来计算每个测试集的AUC分数的，无需指定参数。在多分类情况下，它将计算每个类别的AUC分数，并返回平均值。如果您需要计算每个类别的AUC分数，则可以使用roc_auc_score的multi_...

TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[198], line 10 3 # 测试参数 4 param_test = { 5 'splitter':('best','random'), 6 'criterion':('gini','entropy'), 7 'max_depth':range(3,15) # 最大深度 8 } ---> 10 gsearch = GridSearchCV(estimator=clf, # 对应模型 11 param_grid=param_test, # 要找最优的参数 12 scoring='roc_auc', 13 n_jobs=-1, # 并行数 个数 14 cv=5, 15 iid=False, 16 verbose=2 17 ) 19 gsearch.fit(Xtrain_05,Ytrain_01) TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'iid'

这错误通常是因为你的 scikit-learn 版本较老，不支持 iid 参数。在 scikit-learn 的旧版本中，GridSearchCV 类没有 iid 参数，因此会报出这个错误。你可以通过升级 scikit-learn 版本来解决这个问题，或者将 ...

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