导入数据构建多目标accuracy曲线python
时间: 2023-10-18 10:24:53 浏览: 27
要构建多目标accuracy曲线,需要以下步骤:
1.导入数据。数据应该包含每个样本的真实标签和预测标签。
2.计算每个样本的预测标签与真实标签之间的距离,可以使用欧几里得距离或其他距离度量方法。
3.将所有样本按照距离从小到大排序。
4.对于每个距离阈值,计算预测标签与真实标签之间的正确率(accuracy)。可以使用sklearn.metrics.accuracy_score函数来计算正确率。
5.在不同的距离阈值下,绘制正确率曲线。
以下是一份示例代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入数据
y_true = np.load('y_true.npy')
y_pred = np.load('y_pred.npy')
# 计算距离
dist = np.linalg.norm(y_true - y_pred, axis=1)
# 按距离排序
indices = np.argsort(dist)
# 计算正确率
thresholds = np.linspace(0, 1, 50)
accuracies = []
for t in thresholds:
n_correct = 0
for i in range(len(y_true)):
if dist[indices[i]] <= t:
if np.array_equal(y_true[indices[i]], y_pred[indices[i]]):
n_correct += 1
accuracies.append(n_correct / len(y_true))
# 绘制曲线
plt.plot(thresholds, accuracies)
plt.xlabel('Distance Threshold')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.show()
```
在这个示例代码中,我们假设真实标签和预测标签都是numpy数组,并保存在'y_true.npy'和'y_pred.npy'文件中。我们使用欧几里得距离计算距离,使用50个等间隔的距离阈值。最后,我们绘制了距离阈值和正确率之间的关系。