fpr_avg = np.mean(fpr_list, axis=0) tpr_avg = np.mean(tpr_list, axis=0) roc_auc_avg = np.mean(roc_auc_list, axis=0)出现unsupported operand type(s) for +: 'dict' and 'dict'怎么解决

时间: 2024-02-28 17:53:13 浏览: 19
这个错误提示表明你在对字典类型进行加法操作,而字典不支持加法操作。 根据你的代码,可能是你在对字典类型进行了加法操作,导致出现了这个错误。你可以检查一下代码,看看是否有类似于以下的操作: ``` dict1 = {'a': 1, 'b': 2} dict2 = {'c': 3, 'd': 4} dict3 = dict1 + dict2 # 这里会出现错误 ``` 如果是这样的话,你可以使用字典的 update() 方法来将两个字典合并: ``` dict1 = {'a': 1, 'b': 2} dict2 = {'c': 3, 'd': 4} dict1.update(dict2) ``` 这样就可以将 dict2 的键值对合并到 dict1 中了。也就是说,dict1 现在是 {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}。 如果你的问题不是出现在字典的加法操作上,可以提供更多的代码信息,我会尽力帮你解决问题。
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根据下列代码改写定义函数的代码fpr_avg = {} for i in range(len(fpr_list)): for key in fpr_list[i]: if key not in fpr_avg: fpr_avg[key] = [] fpr_avg[key].append(fpr_list[i][key]) for key in fpr_avg: fpr_avg[key] = np.mean(fpr_avg[key], axis=0) print(fpr_avg)

您可以改写该代码定义一个名为`calculate_fpr_avg`的函数,该函数的输入参数为`fpr_list`,返回值为一个字典`fpr_avg`,代表多个模型的FPR的平均值。具体代码如下: ``` import numpy as np def calculate_fpr_avg(fpr_list): fpr_avg = {} for fpr_dict in fpr_list: for key, value in fpr_dict.items(): if key not in fpr_avg: fpr_avg[key] = [] fpr_avg[key].append(value) for key, value in fpr_avg.items(): fpr_avg[key] = np.mean(value, axis=0) return fpr_avg ``` 该函数与原来的代码实现类似,其中主要的改动是将for循环中的变量名改为更具描述性的名称,并将字典中的键值对拆分为键和值两个变量。此外,将fpr_list[i]改为更简洁的fpr_dict,使代码更加易读。函数返回计算得到的FPR平均值的字典`fpr_avg`,该字典的键是FPR的名称,值是平均值。

def calculate_fpr_avg(fpr_list): fpr_avg = {} for fpr_dict in fpr_list: for key, value in fpr_dict.items(): if key not in fpr_avg: fpr_avg[key] = [] fpr_avg[key].append(value) for key, value in fpr_avg.items(): fpr_avg[key] = np.mean(value, axis=0) return fpr_avg怎么引用

您可以在需要使用该函数的代码文件中,使用以下语句进行引用: ``` from 模块名 import calculate_fpr_avg ``` 其中,模块名是包含`calculate_fpr_avg`函数的Python文件的名称(不包含.py后缀)。如果`calculate_fpr_avg`函数位于名为`metrics.py`的文件中,可以使用以下代码进行引用: ``` from metrics import calculate_fpr_avg ``` 引用成功后,您可以像使用其他Python函数一样,在代码中调用`calculate_fpr_avg`函数,例如: ``` fpr_list = [...] # 假设有一个FPR列表 fpr_avg = calculate_fpr_avg(fpr_list) # 计算FPR的平均值 print(fpr_avg) # 输出FPR的平均值 ``` 在上面的示例代码中,首先定义了一个FPR列表`fpr_list`,然后使用`calculate_fpr_avg`函数计算了FPR的平均值,并将结果存储在变量`fpr_avg`中。最后,使用`print`函数输出FPR的平均值。

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import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_curve, roc_auc_score # 1. 数据读取与处理 data = pd.read_csv('data.csv') X = data.drop('target', axis=1) y = data['target'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 2. 模型训练 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 3. 模型预测 y_pred = model.predict(X_test) y_prob = model.predict_proba(X_test)[:, 1] # 4. 绘制二分类混淆矩阵 confusion_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.imshow(confusion_mat, cmap=plt.cm.Blues) plt.title('Confusion Matrix') plt.colorbar() tick_marks = np.arange(2) plt.xticks(tick_marks, ['0', '1']) plt.yticks(tick_marks, ['0', '1']) plt.xlabel('Predicted Label') plt.ylabel('True Label') for i in range(2): for j in range(2): plt.text(j, i, confusion_mat[i, j], ha='center', va='center', color='white' if confusion_mat[i, j] > confusion_mat.max() / 2 else 'black') plt.show() # 5. 计算精确率、召回率和F1-score precision = precision_score(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred) f1 = f1_score(y_test, y_pred) # 6. 计算AUC指标和绘制ROC曲线 auc = roc_auc_score(y_test, y_prob) fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_prob) plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve (area = %0.2f)' % auc) plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('ROC Curve') plt.legend(loc="lower right") plt.show() # 7. 输出结果 print('Precision:', precision) print('Recall:', recall) print('F1-score:', f1) print('AUC:', auc)对每行代码进行注释

# 导入相关库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score,roc_auc_score,roc_curve # 读取数据 df = pd.read_csv('C:/Users/E15/Desktop/机器学习作业/第一次作业/第一次作业/三个数据集/Titanic泰坦尼克号.csv') # 数据预处理 df = df.drop(["Name", "Ticket", "Cabin"], axis=1) # 删除无用特征 df = pd.get_dummies(df, columns=["Sex", "Embarked"]) # 将分类特征转换成独热编码 df = df.fillna(df.mean()) # 使用平均值填充缺失值 # 划分数据集 X = df.drop(["Survived"], axis=1) y = df["Survived"] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 决策树 dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42) dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_dtc = dtc.predict(X_test) # 剪枝决策树 pruned_dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42, ccp_alpha=0.015) pruned_dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_pruned_dtc = pruned_dtc.predict(X_test) # 随机森林 rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train) y_pred_rfc = rfc.predict(X_test) # 计算评价指标 metrics = {"Accuracy": accuracy_score, "Precision": precision_score, "Recall": recall_score, "F1-Score": f1_score, "AUC": roc_auc_score} results = {} for key in metrics.keys(): if key == "AUC": results[key] = {"Decision Tree": roc_auc_score(y_test, y_pred_dtc), "Pruned Decision Tree": roc_auc_score(y_test, y_pred_pruned_dtc), "Random Forest": roc_auc_score(y_test, y_pred_rfc)} else: results[key] = {"Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_dtc), "Pruned Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_pruned_dtc), "Random Forest": metrics[key](y_test, y_pred_rfc)} # 打印评价指标的表格 results_df = pd.DataFrame(results) print(results_df)怎么打印auv图

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