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)
时间: 2023-12-24 22:38:56 浏览: 38
这段代码是一个使用逻辑回归进行分类任务的示例。首先,它导入了需要的库和函数:`train_test_split`用于将数据集分割为训练集和测试集,`GridSearchCV`用于进行网格搜索交叉验证,`LogisticRegression`用于创建逻辑回归模型,`metrics`包含了一些评估指标。
接下来,代码使用`train_test_split`将数据集`aac_all`和`label_all`分割成训练集和测试集,其中测试集占总数据集的20%。
然后,代码定义了一个逻辑回归模型,并创建了一个参数网格`param_grid`,其中包含不同的正则化参数C的值。接着,使用`GridSearchCV`进行交叉验证和网格搜索,选择最佳的模型参数。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。
请注意,代码中的`print(grid.best_params_)`和其他打印语句是为了展示结果,在实际使用时可以根据需要进行修改或删除。
相关问题
from sklearn.model_selection import train_test_split、
`from sklearn.model_selection import train_test_split` 是一个用于数据集划分的函数,它可以将数据集划分为训练集和测试集。这个函数在机器学习中非常常用,因为我们需要将数据集划分为训练集和测试集来评估模型的性能。
使用 `train_test_split` 函数可以将数据集按照指定的比例划分为训练集和测试集。它的常见用法如下:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
其中,`X` 是特征矩阵,`y` 是目标变量。`test_size` 参数指定了测试集所占的比例,这里设置为 0.2 表示测试集占总数据集的 20%。`random_state` 参数用于设置随机种子,保证每次划分的结果一致。
划分完成后,`X_train` 和 `y_train` 是训练集的特征矩阵和目标变量,`X_test` 和 `y_test` 是测试集的特征矩阵和目标变量。
下载包from sklearn.model_selection import train_test_split
`sklearn.model_selection`是scikit-learn库中的一个模块,用于数据集的划分和交叉验证。其中`train_test_split`函数是该模块中的一个方法,用于将数据集划分为训练集和测试集。
使用`train_test_split`函数需要先导入相应的包,可以通过以下方式导入:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
```
`train_test_split`函数的使用方法如下:
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
其中,`X`是特征数据,`y`是目标数据。`test_size`参数指定了测试集的比例,可以是一个小数(表示比例)或一个整数(表示样本数量)。`random_state`参数用于设置随机种子,保证每次划分结果一致。
返回的结果是划分好的训练集和测试集,分别为`X_train`、`X_test`、`y_train`、`y_test`。