fpc = (1 - tp[i]).cumsum(0)

这行代码是在进行二分类模型评估时计算假正例率（False Positive Rate，FPR）的过程。其中，tp[i]是指在预测概率大于等于i时，模型预测的正例的数量，1 - tp[i]则是得到实际为负例但被错误预测为正例的数量，cumsum(0)则是对1 - tp[i]按列进行累加求和，得到的结果fpc是以i为阈值时的FPR。具体来说，FPR是指在所有实际为负例的样本中，被模型错误地预测为正例的比例，它是评估模型分类效果的重要指标之一。在不同的阈值下，FPR和TPR可以绘制出ROC曲线和AUC值来评估模型的分类效果。

相关问题

fpc = (1 - tp[i]).cumsum(0) tpc = tp[i].cumsum(0)

这段代码中，tp 是一个二维数组，i 是一个标量。该行代码使用 NumPy 库的 cumsum() 函数对 tp[i] 中的每一列进行累加，并返回一个一维数组。其中，cumsum(0) 表示按列进行累加，cumsum(1) 则表示按行进行累加。

在第一行代码中，(1 - tp[i]).cumsum(0) 表示对 tp[i] 中的每一列进行逆序累加，即从后往前累加，返回一个一维数组 fpc，其中 fpc[j] 表示 tp[i][j+1:] 中零元素的个数。可以理解为 fpc[j] 表示将 tp[i] 中第 j+1 列以后的所有元素都预测为负样本时，预测正确的负样本个数。

在第二行代码中，tp[i].cumsum(0) 表示对 tp[i] 中的每一列进行正序累加，即从前往后累加，返回一个一维数组 tpc，其中 tpc[j] 表示 tp[i][:j+1] 中正样本的个数。可以理解为 tpc[j] 表示将 tp[i] 中前 j 列的所有元素都预测为正样本时，预测正确的正样本个数。

df_forecast = pd.DataFrame({'time':range(1991,2001)}) df_forecast['predict'] = 12000 + ci.cumsum() df_forecast

这段代码中使用了`ci.cumsum()`方法来计算一个数组的累积和，但是没有指定这个数组是什么。如果`ci`是一个NumPy数组或类似数组的对象，那么`ci.cumsum()`将返回一个新的数组，其中每个元素都是`ci`数组中该元素及其前面所有元素的和。然后，这个新数组会被赋值给`df_forecast['predict']`，并作为一个新列添加到`df_forecast`数据框中。

不过，如果`ci`是一个普通的Python列表或其他对象，那么它就没有`cumsum()`方法，这样就会导致代码出错。因此，需要确保`ci`是一个NumPy数组或类似数组的对象才能正确地使用`cumsum()`方法。如果不是，可以将其转换为NumPy数组，例如：

import numpy as np
import pandas as pd

ci = [100, 200, 300, 400, 500]
ci_arr = np.array(ci)

df_forecast = pd.DataFrame({'time': range(1991, 2001)})
df_forecast['predict'] = 12000 + ci_arr.cumsum()

print(df_forecast)

在上面的示例中，我们首先创建了一个Python列表`ci`，其中包含了一些整数。然后，我们使用`np.array()`函数将`ci`转换为NumPy数组`ci_arr`。最后，我们使用`ci_arr.cumsum()`方法计算`ci_arr`的累积和，并将结果作为一个新列添加到`df_forecast`数据框中。这样就能正确地运行代码并得到预期的结果。