y_val_scores = model.predict_proba(X_val) y_test_scores = model.predict_proba(X_test)代码解读

时间: 2024-05-29 21:08:26 浏览: 171
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测试代码

这段代码使用了一个机器学习模型来对输入数据进行预测，并返回预测结果的概率值。具体地，它使用了一个名为“model”的机器学习模型，并将输入数据分别传递给X_val和X_test变量中。然后，它分别调用了模型的predict_proba方法，将X_val和X_test作为参数传递给该方法，并将结果分别存储在y_val_scores和y_test_scores变量中。这些变量存储的是对输入数据的预测结果的概率值。
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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)

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...

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))

接着，使用val_X数据集对模型性能进行评估，计算预测值y_pred_after以及各种分类指标的值，例如准确率、召回率、混淆矩阵和F1得分。最后，使用predict_proba函数预测概率值作为BP分类器的输出。 具体来说，MLP分类...

import seaborn as sns corrmat = df.corr() top_corr_features = corrmat.index plt.figure(figsize=(16,16)) #plot heat map g=sns.heatmap(df[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn") plt.show() sns.set_style('whitegrid') sns.countplot(x='target',data=df,palette='RdBu_r') plt.show() dataset = pd.get_dummies(df, columns = ['sex', 'cp', 'fbs','restecg', 'exang', 'slope', 'ca', 'thal']) from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler standardScaler = StandardScaler() columns_to_scale = ['age', 'trestbps', 'chol', 'thalach', 'oldpeak'] dataset[columns_to_scale] = standardScaler.fit_transform(dataset[columns_to_scale]) dataset.head() y = dataset['target'] X = dataset.drop(['target'], axis=1) from sklearn.model_selection import cross_val_score knn_scores = [] for k in range(1, 21): knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k) score = cross_val_score(knn_classifier, X, y, cv=10) knn_scores.append(score.mean()) plt.plot([k for k in range(1, 21)], knn_scores, color='red') for i in range(1, 21): plt.text(i, knn_scores[i - 1], (i, knn_scores[i - 1])) plt.xticks([i for i in range(1, 21)]) plt.xlabel('Number of Neighbors (K)') plt.ylabel('Scores') plt.title('K Neighbors Classifier scores for different K values') plt.show() knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 12) score=cross_val_score(knn_classifier,X,y,cv=10) score.mean() from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier randomforest_classifier= RandomForestClassifier(n_estimators=10) score=cross_val_score(randomforest_classifier,X,y,cv=10) score.mean()的roc曲线的代码

knn_proba = knn_classifier.predict_proba(X.iloc[test])[:, 1] knn_fpr, knn_tpr, knn_thresholds = roc_curve(y.iloc[test], knn_proba) knn_tprs.append(np.interp(mean_fpr, knn_fpr, knn_tpr)) knn_tprs[-...
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y_prob = svm.predict_proba(X_test)[:, 1] 6) 计算ROC曲线的假正率和真正率，并绘制ROC曲线： fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, y_prob) roc_auc = auc(fpr, tpr) plt.figure() plt.plot(fpr, tpr, ...

实验六 模型的选择和评估 交叉验证 加载iris数据集，拟合SVM ，1)使用train_test_split 分割训练集和测试集（80% VS 20%）2) 使用cross_val_score做十折交叉验证 3）计算交叉验证所有指标4）画出ROC曲线

y_score = clf.predict_proba(X_test) fpr, tpr, threshold = roc_curve(y_test, y_score[:, 1]) roc_auc = auc(fpr, tpr) plt.figure() plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %...

请严格按照上述要求给出完整正确的python代码，其中已经提供了train.data和test.data

y_pred_best = best_model.predict(X_test) accuracy_best = accuracy_score(y_test, y_pred_best) conf_matrix_best = confusion_matrix(y_test, y_pred_best) report_best = classification_report(y_test, y_pred...

python实现用SVM模型对sklearn数据库中的红酒数据集进行分类，通过五折交叉验证和网格搜索法确定最佳参数，再计算准确率、精度、F1_score和召回率；最后在同一张图上绘制三类分别的ROC和整体的macro ROC

y_scores = model.predict_proba(X_test)[:, 1] # 获取概率值 fpr = dict() tpr = dict() roc_auc = dict() for i in range(3): # 对于红酒数据集的三类 fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test == i, y_scores[y_...
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