解释以下以下python代码fpr, tpr, thresholds = roc_curve(train_labels.values,train_pred_frame.values) #mean_tpr += interp(mean_fpr, fpr, tpr) #对mean_tpr在mean_fpr处进行插值,通过scipy包调用interp()函数 #mean_tpr[0] = 0.0 #初始处为0 roc_auc = auc(fpr, tpr) #画图,只需要plt.plot(fpr,tpr),变量roc_auc只是记录auc的值,通过auc()函数能计算出来 plt.plot(fpr, tpr, lw=1, label='ROC %s (area = %0.2f)' % ('train', roc_auc)) print 'thr len is ',len(thresholds),'tpr len is',len(tpr) print(thresholds[:10]) thr1=thresholds[loc] print(thr1) fpr, tpr, thresholds = roc_curve(validate_labels.values,val_pred_frame.values) #mean_tpr += interp(mean_fpr, fpr, tpr) #对mean_tpr在mean_fpr处进行插值,通过scipy包调用interp()函数 #mean_tpr[0] = 0.0 #初始处为0 roc_auc = auc(fpr, tpr) #画图,只需要plt.plot(fpr,tpr),变量roc_auc只是记录auc的值,通过auc()函数能计算出来 plt.plot(fpr, tpr, lw=1, label='ROC %s (area = %0.2f)' % ('validate', roc_auc)) thr2=thresholds[loc] thr=0.1 plt.xlim([-0.05, 1.05]) plt.ylim([-0.05, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Receiver operating characteristic example') plt.legend(loc="lower right") plt.gcf().savefig(model_path+'_'+exec_time+'/roc.png') plt.figure() plt.plot(thresholds,tpr) plt.xlim([-0.05, 1.05]) plt.ylim([-0.05, 1.05]) plt.xlabel('thresholds') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.savefig(model_path+'_'+exec_time+'/tp_thr')
时间: 2024-04-18 11:30:04 浏览: 10
这段代码是用来计算和绘制ROC曲线的。ROC曲线是一种常用的评估分类模型性能的方法,它以真阳率(TPR)为纵坐标,假阳率(FPR)为横坐标,通过改变分类器的阈值来绘制曲线。
首先,代码中使用`roc_curve()`函数计算出训练集和验证集的FPR、TPR和阈值。其中,`train_labels`和`validate_labels`是训练集和验证集的真实标签,`train_pred_frame`和`val_pred_frame`是分类器对训练集和验证集的预测结果。
然后,使用`auc()`函数计算出训练集和验证集的AUC(曲线下面积),AUC是ROC曲线下方的面积,用来评估分类器的性能。将AUC值与对应的ROC曲线一起绘制出来,代码中使用`plt.plot()`函数进行绘制。
接着,代码中打印出阈值列表的长度以及前10个阈值的值。
然后,根据给定的位置`loc`来获取阈值列表中对应位置的阈值,并将其赋值给变量`thr1`和`thr2`。
最后,代码中绘制了一个以阈值为横坐标、真阳率为纵坐标的图,并保存为图片文件。
需要注意的是,代码中有一些被注释掉的部分,这些部分是用来计算平均真阳率(mean_tpr)的,但是在当前代码中并没有用到。
相关问题
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。
分析这些代码,并且解释每个函数的作用:scores_XGB = [] scores_XGB.append(precision_score(val_y, y_pred)) scores_XGB.append(recall_score(val_y, y_pred)) confusion_matrix_XGB = confusion_matrix(val_y,y_pred) f1_score_XGB = f1_score(val_y, y_pred,labels=None, pos_label=0, average="binary", sample_weight=None) predictions_xgb = model_XGB.predict_proba(val_X) # 每一类的概率 FPR_xgb, recall_xgb, thresholds = roc_curve(val_y,predictions_xgb[:,1], pos_label=1) area_xgb = auc(FPR_xgb,recall_xgb)
这些代码涉及机器学习中对XGBoost模型的评估和预测。
1. `scores_XGB = []`:创建一个空列表用于存储XGBoost模型的评估指标得分。
2. `scores_XGB.append(precision_score(val_y, y_pred))`:在`scores_XGB`列表中添加精确度指标得分,使用真实标签`val_y`和预测标签`y_pred`。
3. `scores_XGB.append(recall_score(val_y, y_pred))`:在`scores_XGB`列表中添加召回率指标得分,使用真实标签`val_y`和预测标签`y_pred`。
4. `confusion_matrix_XGB = confusion_matrix(val_y,y_pred)`:计算混淆矩阵并将其赋值给`confusion_matrix_XGB`变量,使用真实标签`val_y`和预测标签`y_pred`。
5. `f1_score_XGB = f1_score(val_y, y_pred,labels=None, pos_label=0, average="binary", sample_weight=None)`:计算F1得分并将其分配给`f1_score_XGB`变量,使用真实标签`val_y`和预测标签`y_pred`,具有二元分类问题的二进制平均,F1度量在精确率和召回率之间进行平衡。
6. `predictions_xgb = model_XGB.predict_proba(val_X)`:使用XGBoost分类器对新数据做出预测,并将其分配给`predictions_xgb`变量,这里使用的是`predict_proba`而不是`predict`,是因为我们需要得出概率而不是类别标签。