def SVMTest(): clf_tfidf = joblib.load(modelFile) y_predicted_tfidf = clf_tfidf.predict(X_test_tfidf) accuracy_tfidf, precision_tfidf, recall_tfidf, f1_tfidf = get_metrics(y_test, y_predic
时间: 2024-04-19 21:27:11 浏览: 25
tfidf是一种常用的特征表示方法,SVM是一种常用的分类算法。你的代码看起来是用SVM对测试集进行分类,并计算了一些性能指标。具体来说,你加载了一个之前训练好的模型(保存在modelFile中),然后使用该模型对X_test_tfidf进行预测,得到了预测结果y_predicted_tfidf。最后,你使用get_metrics函数计算了准确率(accuracy_tfidf)、精确率(precision_tfidf)、召回率(recall_tfidf)和F1值(f1_tfidf)。这些指标可以用来评估分类模型的性能。
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def SVMTest(): clf_tfidf = joblib.load(modelFile) y_predicted_tfidf = clf_tfidf.predict(X_test_tfidf) accuracy_tfidf, precision_tfidf, recall_tfidf, f1_tfidf = get_metrics(y_test, y_predicted_tfidf) print("accuracy = %.6f, precision = %.6f, recall = %.6f, f1 = %.6f" % ( accuracy_tfidf, precision_tfidf, recall_tfidf, f1_tfidf)) # 评估 print("Precision, Recall, F1-Score and support") print(metrics.classification_report(y_test, y_predicted_tfidf, target_names=categories)) # 混淆矩阵 print("Confusion Matrix...") cm = metrics.confusion_matrix(y_test, y_predicted_tfidf) print(cm)
这段代码是在SVMTest函数中进行模型评估的部分。首先,你打印了准确率(accuracy_tfidf)、精确率(precision_tfidf)、召回率(recall_tfidf)和F1值(f1_tfidf)。然后,你使用classification_report函数打印了分类报告,其中包括每个类别的精确率、召回率和F1值。接下来,你使用confusion_matrix函数计算了混淆矩阵(cm),并打印了该矩阵。混淆矩阵可以用于了解模型在每个类别上的分类情况。
predicted = clf.predict(X_new_tfidf) print(predicted) y_prob=clf.predict_proba(X_new_tfidf) y_pred_class = np.argmax(y_prob, axis=1) # y_pred = [1 if prob > 0.5 else 0 for prob in y_prob] y_pred = np.where(y_prob > 0.5, 1, 0)[:,0] print(y_pred) total_cnt = 0 correct_cnt = 0 for test_label, predicte in zip(test_labels, predicted): total_cnt += 1 if test_label == predicte: correct_cnt += 1 print('%r => %s' % (test_label, predicte)) # 将预测值和真实标签存储在一个数组中 y_true = np.array(test_labels) # 按照预测概率值排序 order = y_prob.argsort() # 计算每个点的两个指标 fp = np.cumsum((y_true[order] == 0) & (y_pred[order] == 1)) tp = np.cumsum((y_true[order] == 1) & (y_pred[order] == 1)) fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_pred_class)用SciPy计算ks
在代码中已经计算了y_pred_class,因此可以直接使用y_pred_class计算KS值。
具体使用方法如下:
1. 导入需要的库:
```python
from scipy.stats import ks_2samp
```
2. 准备真实标签数据`y_true`和预测概率值数据`y_prob`。
3. 将预测概率值按照预测标签排序,并计算累计的真正例率(TPR)和假正例率(FPR):
```python
order = y_prob.argsort()
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true[order], y_prob[:, 1][order])
```
其中,`y_prob[:, 1]`表示预测为正例的概率值。
4. 计算KS值:
```python
ks_statistic, p_value = ks_2samp(y_pred_class, y_prob[:, 1])
```
其中,`y_pred_class`为预测标签,`y_prob[:, 1]`为预测为正例的概率值。
示例代码如下:
```python
from scipy.stats import ks_2samp
from sklearn.metrics import roc_curve
import numpy as np
# 准备真实标签数据和预测概率值数据
y_true = np.array(test_labels)
y_prob = clf.predict_proba(X_new_tfidf)
# 将预测概率值按照预测标签排序,并计算累计的真正例率和假正例率
order = y_prob.argsort()
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true[order], y_prob[:, 1][order])
# 计算KS值
ks_statistic, p_value = ks_2samp(y_pred_class, y_prob[:, 1])
# 输出结果
print("KS值为:", ks_statistic)
print("p-value为:", p_value)
```
注意,KS值越大,表示模型预测能力越强,模型的区分度越大。而p-value值越小,表示KS值越显著,模型的区分度越好。
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