fpr_avg = np.mean(fpr_list, axis=0) tpr_avg = np.mean(tpr_list, axis=0) roc_auc_avg = np.mean(roc_auc_list, axis=0)出现unsupported operand type(s) for +: 'dict' and 'dict'怎么修正

时间: 2024-02-28 18:53:18 浏览: 80
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解决keras,val_categorical_accuracy:,0.0000e+00问题

这个错误提示表明你在对字典类型进行加法操作,而字典不支持加法操作。 根据你的代码,可能是你在对字典类型进行了加法操作,导致出现了这个错误。你可以检查一下代码,看看是否有类似于以下的操作: ``` dict1 = {'a': 1, 'b': 2} dict2 = {'c': 3, 'd': 4} dict3 = dict1 + dict2 # 这里会出现错误 ``` 如果是这样的话,你可以使用字典的 update() 方法来将两个字典合并: ``` dict1 = {'a': 1, 'b': 2} dict2 = {'c': 3, 'd': 4} dict1.update(dict2) ``` 这样就可以将 dict2 的键值对合并到 dict1 中了。也就是说,dict1 现在是 {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}。 如果你的问题不是出现在字典的加法操作上,可以提供更多的代码信息,我会尽力帮你解决问题。
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修改和补充下列代码得到十折交叉验证的平均auc值和平均aoc曲线,平均分类报告以及平均混淆矩阵 min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1) y_pred11 = tree.predict(X_test1) y_pred1.append(y_pred11 X_train.append(X_train1) X_test.append(X_test1) y_test.append(y_test1) y_train.append(y_train1) X_train_fuzzy1, X_test_fuzzy1 = X_fuzzy[train_id], X_fuzzy[test_id] y_train_fuzzy1, y_test_fuzzy1 = y_sampled[train_id], y_sampled[test_id] X_train_fuzzy1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = min_max_scaler.transform(X_test_fuzzy1) X_train_fuzzy1 = np.array(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = np.array(X_test_fuzzy1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train_fuzzy1, y_train_fuzzy1) y_predd = tree.predict(X_test_fuzzy1) y_pred.append(y_predd) X_test_fuzzy.append(X_test_fuzzy1) y_test_fuzzy.append(y_test_fuzzy1)y_pred = to_categorical(np.concatenate(y_pred), num_classes=3) y_pred1 = to_categorical(np.concatenate(y_pred1), num_classes=3) y_test = to_categorical(np.concatenate(y_test), num_classes=3) y_test_fuzzy = to_categorical(np.concatenate(y_test_fuzzy), num_classes=3) print(y_pred.shape) print(y_pred1.shape) print(y_test.shape) print(y_test_fuzzy.shape) # 深度森林 report1 = classification_report(y_test, y_prprint("DF",report1) report = classification_report(y_test_fuzzy, y_pred) print("DF-F",report) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred1) rmse = math.sqrt(mse) print('深度森林RMSE:', rmse) print('深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred1)) mse = mean_squared_error(y_test_fuzzy, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('F深度森林RMSE:', rmse) print('F深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test_fuzzy, y_pred)) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('F?深度森林RMSE:', rmse) print('F?深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))

from sklearn import metrics from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from imblearn.combine import SMOTETomek from sklearn.metrics import auc, roc_curve, roc_auc_score from sklearn.feature_selection import SelectFromModel import pandas as pd import numpy as np import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix #1、数据输入 df_table_all = pd.read_csv(r"D:\trainafter.csv",index_col=0) #2、目标和特征区分 X = df_table_all.drop(["Y"],axis=1).values Y = np.array(df_table_all["Y"]) #3、按比例切割数据 X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(X,Y,test_size=0.3,random_state=0) #4、样本平衡, st= SMOTETomek() X_train_st,Y_train_st = st.fit_resample(X_train,Y_train) #4、特征选择: #创建特征选择模型 sfm = SelectFromModel(LogisticRegression(penalty='l1',C=1.0,solver="liblinear")) #训练特征选择模型 sfm.fit(X_train,Y_train) #讲数据转换,剩下重要的特征 X_train_tiny = sfm.transform(X_train) X_test_tiny = sfm.transform(X_test) #5、创建模型 model = LogisticRegression(penalty='l1',C=1.0,solver="liblinear") model.fit(X_train_st_tiny,Y_train_st) #6、预测 y_pred = model.predict_proba(X_test_st_tiny) y_cate = model.predict(X_test_st_tiny) c=confusion_matrix(Y_test,y_cate) print(c) def report_auc(y_true,y_prob,title,out_name="",lw=2): fpr,tpr,_=roc_curve(y_true,y_prob,pos_label=1) print(fpr) print(tpr) plt.figure() plt.plot(fpr,tpr,color="darkorange",lw=lw,lable="ROC curve") plt.plot([0,1],[0,1],color="yellow",lw=lw,linestyle="--") plt.xlim([0,1]) plt.ylim([0,1.05]) plt.title(title) plt.legend(loc='lower right') plt.show(0) plt.savefig(r"d:\LR"+out_name,dpi=800) plt.close("all") report_auc(Y_test,y_pred[:,1],"Logistic with L1 panetly",'LG')

# 导入相关库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score,roc_auc_score,roc_curve # 读取数据 df = pd.read_csv('C:/Users/E15/Desktop/机器学习作业/第一次作业/第一次作业/三个数据集/Titanic泰坦尼克号.csv') # 数据预处理 df = df.drop(["Name", "Ticket", "Cabin"], axis=1) # 删除无用特征 df = pd.get_dummies(df, columns=["Sex", "Embarked"]) # 将分类特征转换成独热编码 df = df.fillna(df.mean()) # 使用平均值填充缺失值 # 划分数据集 X = df.drop(["Survived"], axis=1) y = df["Survived"] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 决策树 dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42) dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_dtc = dtc.predict(X_test) # 剪枝决策树 pruned_dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42, ccp_alpha=0.015) pruned_dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_pruned_dtc = pruned_dtc.predict(X_test) # 随机森林 rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train) y_pred_rfc = rfc.predict(X_test) # 计算评价指标 metrics = {"Accuracy": accuracy_score, "Precision": precision_score, "Recall": recall_score, "F1-Score": f1_score, "AUC": roc_auc_score} results = {} for key in metrics.keys(): if key == "AUC": results[key] = {"Decision Tree": roc_auc_score(y_test, y_pred_dtc), "Pruned Decision Tree": roc_auc_score(y_test, y_pred_pruned_dtc), "Random Forest": roc_auc_score(y_test, y_pred_rfc)} else: results[key] = {"Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_dtc), "Pruned Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_pruned_dtc), "Random Forest": metrics[key](y_test, y_pred_rfc)} # 打印评价指标的表格 results_df = pd.DataFrame(results) print(results_df)怎么打印auv图

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_curve, roc_auc_score # 1. 数据读取与处理 data = pd.read_csv('data.csv') X = data.drop('target', axis=1) y = data['target'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 2. 模型训练 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 3. 模型预测 y_pred = model.predict(X_test) y_prob = model.predict_proba(X_test)[:, 1] # 4. 绘制二分类混淆矩阵 confusion_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.imshow(confusion_mat, cmap=plt.cm.Blues) plt.title('Confusion Matrix') plt.colorbar() tick_marks = np.arange(2) plt.xticks(tick_marks, ['0', '1']) plt.yticks(tick_marks, ['0', '1']) plt.xlabel('Predicted Label') plt.ylabel('True Label') for i in range(2): for j in range(2): plt.text(j, i, confusion_mat[i, j], ha='center', va='center', color='white' if confusion_mat[i, j] > confusion_mat.max() / 2 else 'black') plt.show() # 5. 计算精确率、召回率和F1-score precision = precision_score(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred) f1 = f1_score(y_test, y_pred) # 6. 计算AUC指标和绘制ROC曲线 auc = roc_auc_score(y_test, y_prob) fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_prob) plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve (area = %0.2f)' % auc) plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('ROC Curve') plt.legend(loc="lower right") plt.show() # 7. 输出结果 print('Precision:', precision) print('Recall:', recall) print('F1-score:', f1) print('AUC:', auc)对每行代码进行注释

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

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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本:卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学,2017年。英语。NNT:2017PA066480。电话:01803188HAL ID:电话:01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期:2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院(巴黎)巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者:Ludovic DOS SAntos主管:Patrick GALLINARI联合主管:本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员:先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩