one-class-svm加cross_val_score计算roc曲线和auc代码
时间: 2024-05-05 21:21:08 浏览: 10
下面是使用One-Class SVM和交叉验证计算ROC曲线和AUC的示例代码:
```python
from sklearn.svm import OneClassSVM
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import numpy as np
# 构造数据集
X = np.random.randn(100, 10)
y = np.ones(100)
y[10:20] = -1 # 引入异常样本
# 定义One-Class SVM
clf = OneClassSVM(kernel='rbf', gamma=0.1, nu=0.1)
# 使用交叉验证计算ROC曲线和AUC
scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5, scoring='roc_auc')
fprs, tprs, thresholds = roc_curve(y, scores)
roc_auc = auc(fprs, tprs)
# 可视化ROC曲线
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(fprs, tprs, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
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('Receiver operating characteristic')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()
```
在上述代码中,我们首先构造了一个100个样本、10个特征的数据集。其中,前10个样本是异常样本(即y为-1),其余90个样本是正常样本(即y为1)。接着,我们定义了一个rbf核的One-Class SVM,并使用交叉验证计算了ROC曲线和AUC。最后,我们通过matplotlib对ROC曲线进行了可视化。
需要注意的是,由于One-Class SVM是一种无监督的算法,因此我们无法直接使用sklearn.metrics中的roc_auc_score函数来计算AUC。在上述代码中,我们使用了交叉验证和roc_curve函数来计算ROC曲线和AUC。