bun_f,bun_t,thres_bun = roc_curve(Y_test,X_test.iloc[:,9])
时间: 2024-04-21 07:23:33 浏览: 18
你的代码是在进行ROC曲线分析。根据代码中的变量名来看,`Y_test`是测试集中的实际标签,`X_test.iloc[:,9]`是测试集中的预测结果。`roc_curve`函数用于计算ROC曲线的假正率(fpr)和真正率(tpr),返回三个数组分别表示不同阈值下的fpr、tpr和阈值。这些数组分别被赋值给`bun_f`、`bun_t`和`thres_bun`。
相关问题
bun_f,bun_t,thres_bun = roc_curve(Y_test,X_test.iloc[:,9]) scr_f,scr_t,thres_scr = roc_curve(Y_test,X_test.iloc[:,5])
根据你提供的代码,出现错误"AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'iloc'"是因为你尝试在NumPy数组上使用了pandas的iloc方法,但NumPy数组并没有这个方法。
解决这个问题的方法是,将NumPy数组转换为pandas的DataFrame对象,然后再使用iloc方法。你可以按照以下步骤进行修改:
1. 导入pandas库:
```python
import pandas as pd
```
2. 将NumPy数组转换为DataFrame对象:
```python
X_test_df = pd.DataFrame(X_test)
```
3. 使用iloc方法进行索引操作:
```python
bun_f, bun_t, thres_bun = roc_curve(Y_test, X_test_df.iloc[:, 9])
scr_f, scr_t, thres_scr = roc_curve(Y_test, X_test_df.iloc[:, 5])
```
通过将NumPy数组转换为DataFrame对象,然后使用iloc方法进行索引操作,你应该能够解决这个错误。请确保在进行索引操作之前,将数据正确地转换为DataFrame对象。
bun_f, bun_t, thres_bun = roc_curve(Y_test, X_test_df[:, 9]) scr_f, scr_t, thres_scr = roc_curve(Y_test, X_test_df[:, 5]) ua_f, ua_t, thres_ua = roc_curve(Y_test, X_test_df[:, 4])
这段代码是用来计算三个不同特征的 ROC 曲线。具体地说,它使用 `roc_curve` 函数根据给定的真实标签 `Y_test` 和特征数据 `X_test_df` 中的第9列、第5列和第4列,分别计算了针对这三个特征的 ROC 曲线。
在计算过程中,会得到三组数组,分别是 `bun_f`、`bun_t`、`thres_bun`、`scr_f`、`scr_t`、`thres_scr`、`ua_f`、`ua_t` 和 `thres_ua`。其中,`bun_f` 和 `scr_f` 分别存储了每个阈值下的假正例率,`bun_t` 和 `scr_t` 分别存储了每个阈值下的真正例率,`thres_bun` 和 `thres_scr` 分别存储了使用的阈值。
这个过程可以帮助你评估模型在不同特征上的性能,并选择适当的阈值来进行分类预测。如果你有任何其他问题,请随时提问。