prescision,recall,thresholds=sklearn.metrics.precision_recall_curve(y_test,y_pred)这行代码是什么意思

时间: 2023-06-07 07:08:13 浏览: 158
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PG_Curve-master.rar_precision recall_recall_precision_roc_分类 roc

这行代码使用sklearn.metrics库中的precision_recall_curve函数来计算分类器的准确率（precision）和召回率（recall），同时给出一系列阈值（thresholds），用于分类器的二元分类问题。其中，y_test是已知正确类别的测试集，y_pred是分类器对该测试集的预测结果。
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prec_rec.zip_Curves_Recall_precision recall_precision-recall_rec

在MATLAB中，通常会使用如precision_recall_curve这样的函数来计算并绘制PR曲线。这个函数会根据模型的预测概率和真实标签，生成一系列精确率和召回率对，然后用plot函数绘制曲线。通过分析这条曲线，我们可以...

sklearn.metrics中precision_recall_curve

可以使用sklearn.metrics中的precision_recall_curve函数来计算precision-recall曲线。该函数的参数包括y_true（真实标签）、probas_pred（预测概率值）、pos_label（正类标签，默认为None）和sample_weight（样本...

# 导入相关库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score,roc_auc_score,roc_curve # 读取数据 df = pd.read_csv('C:/Users/E15/Desktop/机器学习作业/第一次作业/第一次作业/三个数据集/Titanic泰坦尼克号.csv') # 数据预处理 df = df.drop(["Name", "Ticket", "Cabin"], axis=1) # 删除无用特征 df = pd.get_dummies(df, columns=["Sex", "Embarked"]) # 将分类特征转换成独热编码 df = df.fillna(df.mean()) # 使用平均值填充缺失值 # 划分数据集 X = df.drop(["Survived"], axis=1) y = df["Survived"] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 决策树 dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42) dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_dtc = dtc.predict(X_test) # 剪枝决策树 pruned_dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42, ccp_alpha=0.015) pruned_dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_pruned_dtc = pruned_dtc.predict(X_test) # 随机森林 rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train) y_pred_rfc = rfc.predict(X_test) # 计算评价指标 metrics = {"Accuracy": accuracy_score, "Precision": precision_score, "Recall": recall_score, "F1-Score": f1_score, "AUC": roc_auc_score} results = {} for key in metrics.keys(): if key == "AUC": results[key] = {"Decision Tree": roc_auc_score(y_test, y_pred_dtc), "Pruned Decision Tree": roc_auc_score(y_test, y_pred_pruned_dtc), "Random Forest": roc_auc_score(y_test, y_pred_rfc)} else: results[key] = {"Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_dtc), "Pruned Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_pruned_dtc), "Random Forest": metrics[key](y_test, y_pred_rfc)} # 打印评价指标的表格 results_df = pd.DataFrame(results) print(results_df)怎么打印auv图

fpr_dtc, tpr_dtc, thresholds_dtc = roc_curve(y_test, y_pred_dtc) fpr_pruned_dtc, tpr_pruned_dtc, thresholds_pruned_dtc = roc_curve(y_test, y_pred_pruned_dtc) fpr_rfc, tpr_rfc, thresholds_rfc = roc_...

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

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...

分析每一行代码，讲述一下这些代码的流程，并且具体的解释每个函数的作用：from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix import matplotlib BP = MLPClassifier(solver='adam',activation = 'relu',max_iter = 1000,alpha = 1e-3,hidden_layer_sizes = (64,32, 32),random_state = 1) BP.fit(train_X, train_y) y_pred_after = BP.predict(val_X) scores_BP = [] scores_BP.append(precision_score(val_y, y_pred_after)) scores_BP.append(recall_score(val_y, y_pred_after)) confusion_matrix_BP = confusion_matrix(val_y,y_pred_after) f1_score_BP = f1_score(val_y, y_pred_after,labels=None, pos_label=0, average="binary", sample_weight=None) predictions_BP = BP.predict_proba(val_X) # 每一类的概率 FPR_BP, recall_BP, thresholds = roc_curve(val_y, predictions_log[:,1],pos_label=1) area_BP = auc(FPR_BP,recall_BP) print(area_BP) print('BP模型结果：\n') print(pd.DataFrame(columns=['预测值=1','预测值=0'],index=['真实值=1','真实值=0'],data=confusion_matrix_XGB_after))#混淆矩阵 print("f1值:"+str(f1_score_BP)) print("精确度和召回率:"+str(scores_BP))

这段代码的主要流程是，首先从Scikit-learn库中导入所需的模块和函数，包括多层感知机分类器（MLPClassifier）和评价模型性能的指标（classification_report和confusion_matrix），以及绘制图形的模块matplotlib。...

调用sklearn库实现对乳腺癌数据的分类，采用逻辑回归分类方法，并计算以下性能评价指标：平均精确率、AUC，并绘制PR曲线与ROC曲线。 from sklearn.datasets import load_breast_cancer data = load_breast_cancer() #y_pred = model.predict(X_test) #y_score = model.decision_function(X_test) #y_score = model.predict_proba(X_test)

precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_test, y_score) pr_auc = auc(recall, precision) print("Accuracy: {:.4f}, AUC: {:.4f}".format(acc, roc_auc)) # 绘制PR曲线 plt.figure() plt.step...

# 假设 y_pred 是模型输出的预测概率值，y_true 是真实标签 # 首先计算在不同阈值下的精确率和召回率 precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_true, y_pred) # 找到最优的阈值，使得精确率和召回率在一个合适的平衡点 best_threshold = thresholds[np.argmax(2 * precision * recall / (precision + recall))] # 使用最优阈值进行预测 y_pred_best = (y_pred > best_threshold).astype(int)这些阈值计算如何应用在逻辑回归模型中

precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_test, y_pred) # 找到最优阈值 best_threshold = thresholds[np.argmax(2 * precision * recall / (precision + recall))] # 使用最优阈值进行预测 y_...
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fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_pred) AUC（Area Under Curve）是ROC曲线下的面积，是一个介于0和1之间的值，AUC值越大，模型性能越好。使用sklearn.metrics中的roc_auc_score函数可以方便地计算...

from imblearn.over_sampling import SMOTE from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler from imblearn.pipeline import Pipeline from sklearn.model_selection import cross_val_score # 定义管道 #欠采样和过采样的结合（使用pipeline） model = SVC() over = SMOTE(sampling_strategy=0.4) under = RandomUnderSampler(sampling_strategy=0.5) steps = [('o', over), ('u', under), ('model', model)] pipeline = Pipeline(steps=steps) # 评估效果 scores = cross_val_score(pipeline, X, y, scoring='roc_auc', cv=5, n_jobs=-1) score = np.mean(scores) print('ROC AUC score for the combined sampling method: %.3f' % score)该如何求该模型的accuracy，AUC ，precision，recall，f1 score ，Sensitivity ，Specificity 还要画出ROC曲线和混淆矩阵

from sklearn.metrics import accuracy_score, roc_auc_score, precision_score, recall_score, f1_score, confusion_matrix, roc_curve import matplotlib.pyplot as plt 2. 训练模型和预测结果： 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=0.2, random_state=1055) # 建立神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=6, activation='relu', input_dim=X_train.shape[1])) model.add(Dense(units=6, activation='relu')) model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32) # 在测试集上评估模型 loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test) print('Test accuracy:', accuracy)在此基础上Acc值、Rrecision值、Recall值、PR曲线、F1值、TRR值、FRR值、ROC曲线、AUC值，给出代码

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred) roc_auc = auc(fpr, tpr) # 绘制ROC曲线 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='...

用深度神经网络训练mnist，输出Accuracy (ACC), Precision, Recall, F1 Score (F1),AUC,并画 ROC曲线python代码

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_pred, pos_label=None) roc_auc = auc(fpr, tpr) print('AUC:', roc_auc) # 画ROC曲线 plt.figure() plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve ...

如何对测试集中的数据求Acc、Precision、Recall、PR曲线、F1值、TRR值、FRR值、AUC值、ROC曲线，给出具体代码

precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_true, y_pred) f1_scores = 2 * precision * recall / (precision + recall) # 绘制PR曲线和F1值 plt.plot(recall, precision, label='PR curve') plt....

选择多层神经网络模型(MLP)写一段代码 对来自“full_cohort_data.csv”的数据进行基本统计分析，对数据正确划分训练集、测试集。使用验证集对分类器调参，获取最优模型。 对获得的最优模型，计算测试集上的Acc值、Precision值、Recall值、PR曲线、F1值、TPR值、FPR值、ROC曲线、AUC值。 尝试对数据进行预处理（包括但不限于不同的编码方式、不同的标准化方式、不同的特征选择或提取方式等），考察预处理方法不同对分类器结果的影响。

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred) roc_auc = auc(fpr, tpr) # ... # 尝试对数据进行预处理，比较不同预处理方法对分类器结果的影响 # ... 在实际应用中，根据数据的具体情况，可能需要对数据...

生成一段代码，要求用神经网络模型，划分训练集，测试集和验证集，对分类器进行调参，获取最优模型，对获得的模型计算测试集上的Acc值，Precision值，Recall值，PR曲线，F1值，TPR值，FPR值，ROC曲线，AUC值并对数据进行预处理

precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_test, y_pred) pr_auc = auc(recall, precision) 此代码使用了 TensorFlow 框架搭建了一个神经网络模型，并使用了 Sklearn 库中的函数来对数据进行...

python如何调整分类阈值：可以通过调整分类阈值来平衡模型的precision和recall，以提高模型的性能，请给出示例

在Python中，可以使用sklearn.metrics库中的classification_report函数来计算分类指标，同时可以使用sklearn.metrics库中的precision_recall_curve函数来计算不同阈值下的precision和recall。通过调整分类阈值，可以...

怎么把运行好的随机森林的TP Rate，FP Rate，Precision，Recall，F-Measure，ROC，PRC都算出来输出

precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_test, y_proba[:, 1], pos_label=2) prc_auc = auc(recall, precision) print('PRC AUC:', prc_auc) # 绘制PRC曲线 plt.figure() plt.plot(recall, ...

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