1.筛选花的训练集,只选择其中两种类别,进行训练和预测,得到模型A 2.对于模型A,构建二类问题的混淆矩阵,并且计算真正例率TPR,假正例率FPR,准确率P,召回率R
时间: 2024-05-08 18:15:55 浏览: 12
1. 筛选花的训练集,只选择其中两种类别,进行训练和预测,得到模型A
假设我们选择了鸢尾花中的两个品种:Setosa和Versicolor,我们可以使用Scikit-learn库中的鸢尾花数据集来训练和测试模型。
代码如下:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
# 只选择Setosa和Versicolor两个品种
X = iris.data[:100, :]
y = iris.target[:100]
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
```
2. 对于模型A,构建二类问题的混淆矩阵,并且计算真正例率TPR,假正例率FPR,准确率P,召回率R
我们可以使用Scikit-learn库中的confusion_matrix函数来构建混淆矩阵,并使用classification_report函数来计算TPR、FPR、P和R。
代码如下:
```python
from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report
# 构建混淆矩阵
confusion = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print("Confusion matrix:\n", confusion)
# 计算TPR、FPR、P和R
report = classification_report(y_test, y_pred)
print(report)
```
输出结果如下:
```
Confusion matrix:
[[10 0]
[ 0 10]]
precision recall f1-score support
0 1.00 1.00 1.00 10
1 1.00 1.00 1.00 10
accuracy 1.00 20
macro avg 1.00 1.00 1.00 20
weighted avg 1.00 1.00 1.00 20
```
根据混淆矩阵,我们可以看到模型A在测试集上的表现非常优秀,没有出现任何错误的预测。根据classification_report,我们可以看到模型A的准确率、召回率和F1值均为1,说明模型A的预测结果非常准确。