用python代码,比较 knn、朴素贝叶斯、 决策树在失衡数据中分类的结果的各指标,并绘制三种分类器的ROC曲线。要求: 划分为训练和测试数据集,用测试数据集中的准确率比较两个模型的精度,分析对比结果,尝试提出改进精度的方法

时间: 2024-02-16 16:02:25 浏览: 67
好的,我会为您解答。首先,我们需要导入相关的库: ```python from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import classification_report, roc_curve, auc import matplotlib.pyplot as plt ``` 接下来,我们生成一个失衡数据集: ```python # 生成失衡数据集 X, y = make_classification(n_samples=10000, n_features=10, n_informative=5, n_redundant=2, n_repeated=0, n_classes=2, n_clusters_per_class=2, weights=[0.9, 0.1], random_state=42) ``` 然后,我们将数据集划分为训练集和测试集: ```python # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) ``` 接下来,我们分别使用KNN、朴素贝叶斯和决策树算法进行分类,并比较它们的结果: ```python # KNN算法 knn = KNeighborsClassifier() knn.fit(X_train, y_train) y_pred_knn = knn.predict(X_test) print("KNN分类结果:") print(classification_report(y_test, y_pred_knn)) # 朴素贝叶斯算法 nb = GaussianNB() nb.fit(X_train, y_train) y_pred_nb = nb.predict(X_test) print("朴素贝叶斯分类结果:") print(classification_report(y_test, y_pred_nb)) # 决策树算法 dt = DecisionTreeClassifier() dt.fit(X_train, y_train) y_pred_dt = dt.predict(X_test) print("决策树分类结果:") print(classification_report(y_test, y_pred_dt)) ``` 接下来,我们绘制三种分类器的ROC曲线: ```python # 绘制ROC曲线 fpr_knn, tpr_knn, _ = roc_curve(y_test, y_pred_knn) roc_auc_knn = auc(fpr_knn, tpr_knn) fpr_nb, tpr_nb, _ = roc_curve(y_test, y_pred_nb) roc_auc_nb = auc(fpr_nb, tpr_nb) fpr_dt, tpr_dt, _ = roc_curve(y_test, y_pred_dt) roc_auc_dt = auc(fpr_dt, tpr_dt) plt.figure() plt.plot(fpr_knn, tpr_knn, color='darkorange', lw=2, label='KNN (AUC = %0.2f)' % roc_auc_knn) plt.plot(fpr_nb, tpr_nb, color='green', lw=2, label='Naive Bayes (AUC = %0.2f)' % roc_auc_nb) plt.plot(fpr_dt, tpr_dt, color='blue', lw=2, label='Decision Tree (AUC = %0.2f)' % roc_auc_dt) plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('ROC Curve') plt.legend(loc="lower right") plt.show() ``` 最后,我们尝试提出改进精度的方法。可以考虑使用集成学习方法如随机森林、AdaBoost等,或者对数据进行重采样、调整分类器的阈值等方法来提高分类器的精度。但具体使用哪种方法需要根据具体的数据和问题来选择。

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