代码讲解 def print_results(dataset, y_pred, matches, proba): results = [] for i in range(dataset.shape[0]): print() if y_pred[i] == 2: print(matches.iloc[i, 0] + " vs. " + matches.iloc[i, 1] + " => Draw") results.append({'result': 'Draw'}) elif y_pred[i] == 1: print(matches.iloc[i, 0] + " vs. " + matches.iloc[i, 1] + " => Winner: " + dataset.iloc[i, 0]) results.append({'result': dataset.iloc[i, 0]}) else: print(matches.iloc[i, 0] + " vs. " + matches.iloc[i, 1] + " => Winner: " + dataset.iloc[i, 1]) results.append({'result': dataset.iloc[i, 1]}) try: print('Probability of ' + dataset.iloc[i, 0] + ' winning: ', '%.3f'%(proba[i][1])) print('Probability of Draw: ', '%.3f'%(proba[i][2])) print('Probability of ' + dataset.iloc[i, 1] + ' winning: ', '%.3f'%(proba[i][0])) except: print('Probability of ' + dataset.iloc[i, 1] + ' winning: ', '%.3f'%(proba[i][0])) print("") results = pd.DataFrame(results) matches = pd.concat([matches.group, results], axis=1) return matches

时间: 2023-07-14 13:14:06 浏览: 175
这个函数的主要作用是打印出预测结果,并将结果存储在一个 Pandas DataFrame 中返回。 输入参数包括一个数据集 dataset,一个数组 y_pred 表示模型对数据集进行的预测,一个 Pandas DataFrame matches 存储比赛对阵信息,以及一个数组 proba 表示模型预测每个结果的概率。 函数中的 for 循环遍历数据集中的每一行,根据预测结果打印出比赛胜负情况和概率,同时将比赛结果存储在一个列表中。 最后,将比赛结果列表转换成一个 Pandas DataFrame,将其与比赛对阵信息合并,返回结果。
相关问题

帮我为下面的代码加上注释:class SimpleDeepForest: def __init__(self, n_layers): self.n_layers = n_layers self.forest_layers = [] def fit(self, X, y): X_train = X for _ in range(self.n_layers): clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y) self.forest_layers.append(clf) X_train = np.concatenate((X_train, clf.predict_proba(X_train)), axis=1) return self def predict(self, X): X_test = X for i in range(self.n_layers): X_test = np.concatenate((X_test, self.forest_layers[i].predict_proba(X_test)), axis=1) return self.forest_layers[-1].predict(X_test[:, :-2]) # 1. 提取序列特征(如:GC-content、序列长度等) def extract_features(fasta_file): features = [] for record in SeqIO.parse(fasta_file, "fasta"): seq = record.seq gc_content = (seq.count("G") + seq.count("C")) / len(seq) seq_len = len(seq) features.append([gc_content, seq_len]) return np.array(features) # 2. 读取相互作用数据并创建数据集 def create_dataset(rna_features, protein_features, label_file): labels = pd.read_csv(label_file, index_col=0) X = [] y = [] for i in range(labels.shape[0]): for j in range(labels.shape[1]): X.append(np.concatenate([rna_features[i], protein_features[j]])) y.append(labels.iloc[i, j]) return np.array(X), np.array(y) # 3. 调用SimpleDeepForest分类器 def optimize_deepforest(X, y): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) model = SimpleDeepForest(n_layers=3) model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) # 4. 主函数 def main(): rna_fasta = "RNA.fasta" protein_fasta = "pro.fasta" label_file = "label.csv" rna_features = extract_features(rna_fasta) protein_features = extract_features(protein_fasta) X, y = create_dataset(rna_features, protein_features, label_file) optimize_deepforest(X, y) if __name__ == "__main__": main()

# Define a class named 'SimpleDeepForest' class SimpleDeepForest: # Initialize the class with 'n_layers' parameter def __init__(self, n_layers): self.n_layers = n_layers self.forest_layers = [] # Define a method named 'fit' to fit the dataset into the classifier def fit(self, X, y): X_train = X # Use the forest classifier to fit the dataset for 'n_layers' times for _ in range(self.n_layers): clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y) # Append the classifier to the list of forest layers self.forest_layers.append(clf) # Concatenate the training data with the predicted probability of the last layer X_train = np.concatenate((X_train, clf.predict_proba(X_train)), axis=1) # Return the classifier return self # Define a method named 'predict' to make predictions on the test set def predict(self, X): X_test = X # Concatenate the test data with the predicted probability of each layer for i in range(self.n_layers): X_test = np.concatenate((X_test, self.forest_layers[i].predict_proba(X_test)), axis=1) # Return the predictions of the last layer return self.forest_layers[-1].predict(X_test[:, :-2]) # Define a function named 'extract_features' to extract sequence features def extract_features(fasta_file): features = [] # Parse the fasta file to extract sequence features for record in SeqIO.parse(fasta_file, "fasta"): seq = record.seq gc_content = (seq.count("G") + seq.count("C")) / len(seq) seq_len = len(seq) features.append([gc_content, seq_len]) # Return the array of features return np.array(features) # Define a function named 'create_dataset' to create the dataset def create_dataset(rna_features, protein_features, label_file): labels = pd.read_csv(label_file, index_col=0) X = [] y = [] # Create the dataset by concatenating the RNA and protein features for i in range(labels.shape[0]): for j in range(labels.shape[1]): X.append(np.concatenate([rna_features[i], protein_features[j]])) y.append(labels.iloc[i, j]) # Return the array of features and the array of labels return np.array(X), np.array(y) # Define a function named 'optimize_deepforest' to optimize the deep forest classifier def optimize_deepforest(X, y): # Split the dataset into training set and testing set X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # Create an instance of the SimpleDeepForest classifier with 3 layers model = SimpleDeepForest(n_layers=3) # Fit the training set into the classifier model.fit(X_train, y_train) # Make predictions on the testing set y_pred = model.predict(X_test) # Print the classification report print(classification_report(y_test, y_pred)) # Define the main function to run the program def main(): rna_fasta = "RNA.fasta" protein_fasta = "pro.fasta" label_file = "label.csv" # Extract the RNA and protein features rna_features = extract_features(rna_fasta) protein_features = extract_features(protein_fasta) # Create the dataset X, y = create_dataset(rna_features, protein_features, label_file) # Optimize the DeepForest classifier optimize_deepforest(X, y) # Check if the program is being run as the main program if __name__ == "__main__": main()

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_curve, roc_auc_score # 1. 数据读取与处理 data = pd.read_csv('data.csv') X = data.drop('target', axis=1) y = data['target'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 2. 模型训练 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 3. 模型预测 y_pred = model.predict(X_test) y_prob = model.predict_proba(X_test)[:, 1] # 4. 绘制二分类混淆矩阵 confusion_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.imshow(confusion_mat, cmap=plt.cm.Blues) plt.title('Confusion Matrix') plt.colorbar() tick_marks = np.arange(2) plt.xticks(tick_marks, ['0', '1']) plt.yticks(tick_marks, ['0', '1']) plt.xlabel('Predicted Label') plt.ylabel('True Label') for i in range(2): for j in range(2): plt.text(j, i, confusion_mat[i, j], ha='center', va='center', color='white' if confusion_mat[i, j] > confusion_mat.max() / 2 else 'black') plt.show() # 5. 计算精确率、召回率和F1-score precision = precision_score(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred) f1 = f1_score(y_test, y_pred) # 6. 计算AUC指标和绘制ROC曲线 auc = roc_auc_score(y_test, y_prob) fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_prob) plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve (area = %0.2f)' % auc) plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--') 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() # 7. 输出结果 print('Precision:', precision) print('Recall:', recall) print('F1-score:', f1) print('AUC:', auc)对每行代码进行注释

Sure, here are the comments for each line of code: ``` import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_curve, roc_auc_score ``` - Import the necessary libraries. ``` data = pd.read_csv('data.csv') X = data.drop('target', axis=1) y = data['target'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) ``` - Load the dataset from a CSV file and split it into training and testing sets. ``` model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) ``` - Create a logistic regression model and fit it to the training data. ``` y_pred = model.predict(X_test) y_prob = model.predict_proba(X_test)[:, 1] ``` - Make predictions on the testing data and get the predicted probabilities for class 1. ``` confusion_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.imshow(confusion_mat, cmap=plt.cm.Blues) plt.title('Confusion Matrix') plt.colorbar() tick_marks = np.arange(2) plt.xticks(tick_marks, ['0', '1']) plt.yticks(tick_marks, ['0', '1']) plt.xlabel('Predicted Label') plt.ylabel('True Label') for i in range(2): for j in range(2): plt.text(j, i, confusion_mat[i, j], ha='center', va='center', color='white' if confusion_mat[i, j] > confusion_mat.max() / 2 else 'black') plt.show() ``` - Calculate and display the confusion matrix as an image. ``` precision = precision_score(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred) f1 = f1_score(y_test, y_pred) ``` - Calculate the precision, recall, and F1-score metrics. ``` auc = roc_auc_score(y_test, y_prob) fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_prob) plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve (area = %0.2f)' % auc) plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--') 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() ``` - Calculate the AUC metric and plot the ROC curve. ``` print('Precision:', precision) print('Recall:', recall) print('F1-score:', f1) print('AUC:', auc) ``` - Print the metrics.
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