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])
时间: 2023-12-24 14:36:00 浏览: 65
这是一段代码,根据你提供的信息,它使用了 `roc_curve` 函数来计算三个不同特征的 ROC 曲线。具体而言,它分别计算了特征 `X_test_df[:, 9]`、`X_test_df[:, 5]` 和 `X_test_df[:, 4]` 对应的 ROC 曲线。在计算过程中,会生成三个数组 `bun_f`、`bun_t`、`thres_bun`、`scr_f`、`scr_t`、`thres_scr`、`ua_f`、`ua_t` 和 `thres_ua` 分别用于存储假正例率、真正例率和阈值的值。
需要注意的是,你提供的代码片段并没有给出具体的问题或上下文信息。如果你有任何问题或需要进一步的解释,请提供更多详细信息,我将竭尽全力帮助你。
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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]) ua_f,ua_t,thres_ua=roc_curve(Y_test,X_test.iloc[:,4])
根据你的代码,使用了roc_curve函数计算了不同特征列的ROC曲线。
如果你遇到了"AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'iloc'" 错误,这通常是因为X_test是一个NumPy数组,而不是一个pandas的DataFrame对象。因此,你无法使用.iloc方法来进行索引操作。
要解决这个问题,你可以尝试使用以下方法:
1. 将NumPy数组转换为DataFrame对象:
```python
X_test_df = pd.DataFrame(X_test)
```
2. 使用索引操作符[]来进行列的选择:
```python
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])
```
通过将NumPy数组转换为DataFrame对象,然后使用索引操作符[]进行列的选择,你应该能够解决这个错误。
请确保在使用索引操作符[]时,正确指定要选择的列的索引或列名。如果列名是字符串类型,请使用双引号或单引号将其括起来。
另外,确保你导入了pandas库并将其命名为pd。如果没有导入pandas库,请在代码开头添加以下代码:
```python
import pandas as pd
```
bun_f,bun_t,thres_bun = roc_curve(Y_test,X_test.iloc[:,9])
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`。
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