global depth 和 local depth是什么？请给我一个例子

全局深度（Global Depth）和局部深度（Local Depth）这两个概念通常出现在计算机图形学和数据结构中，特别是在处理树形结构或层次组织的数据时。

全球深度（Global Depth）是指从根节点开始到某个特定节点的最长路径长度。这代表了该节点在整个树结构中的位置，是从上至下的层数。例如，在一个文件系统的目录树中，根目录的全球深度为0，其子目录的深度为1，以此类推。

局部深度（Local Depth），也称为路径深度或分支深度，仅仅关注从当前节点到达其最近祖先节点的路径长度。比如在上面的例子中，如果查看一个子目录的局部深度，它就是从这个子目录到其直接父目录的距离。

举个例子，假设我们有一个目录树：

root
|-- dir1 (global depth = 1, local depth = 0)
|   |-- subdir1 (global depth = 2, local depth = 1)
|   `-- subdir2 (global depth = 2, local depth = 1)
`-- dir2 (global depth = 1, local depth = 0)

在这个例子中，dir1的global depth是1，local depth是0；subdir1和subdir2的global depth都是2，它们的local depth都是一样的，即1。

相关问题

写一个粒子群优化算法耦合随机森林的二分类pyhthon代码，其中包括ROC曲线

以下是一个基于粒子群优化算法和随机森林的二分类Python代码示例，其中包括ROC曲线的绘制。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import roc_curve, auc

# 定义粒子群优化算法
class PSO():
    def __init__(self, X, y, n_particles, n_iterations):
        self.X = X
        self.y = y
        self.n_particles = n_particles
        self.n_iterations = n_iterations
        self.particles_position = np.random.uniform(low=0, high=1, size=(self.n_particles, self.X.shape[1]))
        self.particles_velocity = np.zeros_like(self.particles_position)
        self.global_best_position = np.zeros(self.X.shape[1])
        self.global_best_fitness = np.inf
        self.local_best_position = self.particles_position.copy()
        self.local_best_fitness = np.ones(self.n_particles) * np.inf
        self.fitness_history = []

    # 计算粒子的适应度
    def fitness(self, position):
        clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10, max_depth=5, random_state=0)
        clf.fit(self.X[:, position > 0.5], self.y)
        fpr, tpr, _ = roc_curve(self.y, clf.predict_proba(self.X[:, position > 0.5])[:, 1])
        return auc(fpr, tpr)

    # 执行粒子群优化算法
    def optimize(self):
        for i in range(self.n_iterations):
            for j in range(self.n_particles):
                fitness_candidate = self.fitness(self.particles_position[j])
                if fitness_candidate < self.local_best_fitness[j]:
                    self.local_best_fitness[j] = fitness_candidate
                    self.local_best_position[j] = self.particles_position[j]
                if fitness_candidate < self.global_best_fitness:
                    self.global_best_fitness = fitness_candidate
                    self.global_best_position = self.particles_position[j]
            self.fitness_history.append(self.global_best_fitness)
            for j in range(self.n_particles):
                self.particles_velocity[j] = 0.5 * self.particles_velocity[j] + 0.5 * np.random.uniform(low=0, high=1, size=self.X.shape[1]) * (self.local_best_position[j] - self.particles_position[j]) + 0.5 * np.random.uniform(low=0, high=1, size=self.X.shape[1]) * (self.global_best_position - self.particles_position[j])
                self.particles_position[j] = self.particles_position[j] + self.particles_velocity[j]

        return self.global_best_position

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop('target', axis=1).values
y = data['target'].values

# 执行粒子群优化算法
pso = PSO(X, y, n_particles=20, n_iterations=100)
selected_features = pso.optimize()

# 训练随机森林模型并绘制ROC曲线
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10, max_depth=5, random_state=0)
clf.fit(X[:, selected_features > 0.5], y)
fpr, tpr, _ = roc_curve(y, clf.predict_proba(X[:, selected_features > 0.5])[:, 1])
auc_score = auc(fpr, tpr)
print('AUC score:', auc_score)
plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve (area = %0.2f)' % auc_score)
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic example')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

在上面的代码中，我们首先定义了一个PSO类，其中包括初始化粒子的位置和速度、计算粒子适应度、执行粒子群优化算法等方法。然后，我们读取数据并使用PSO选择最佳特征，最后训练随机森林模型并绘制ROC曲线。

需要注意的是，由于我们使用了随机森林模型，因此在计算粒子适应度时，我们只使用了选择出来的特征进行模型训练。并且，在绘制ROC曲线时，我们也只绘制了选择出来的特征对应的ROC曲线。