bun_f,bun_t,thres_bun = roc_curve(Y_test,X_test.iloc[:,9]) scr_f,scr_t,thres_scr = roc_curve(Y_test,X_test.iloc[:,5]) ua_f,ua_t,thres_ua=roc_curve(Y_test,X_test.iloc[:,4])
时间: 2024-04-18 14:31:11 浏览: 20
这些代码片段看起来是在计算不同特征列与目标变量之间的 ROC 曲线。其中 `Y_test` 是目标变量的真实值,`X_test` 是特征矩阵。
`roc_curve` 函数用于计算二分类问题中的 ROC 曲线。它接受的两个参数分别是目标变量的真实值和预测概率或决策函数值。
对于第一个问题,你提到了三个变量:`bun_f`, `bun_t`, `thres_bun`。这些变量可能是分别计算了特征列 `X_test.iloc[:,9]` 与目标变量 `Y_test` 之间的 ROC 曲线,返回了假正例率(false positive rate)和真正例率(true positive rate)以及对应的阈值。
同样地,第二个问题中的变量 `scr_f`, `scr_t`, `thres_scr` 可能是计算了特征列 `X_test.iloc[:,5]` 与目标变量 `Y_test` 之间的 ROC 曲线。
第三个问题中的变量 `ua_f`, `ua_t`, `thres_ua` 可能是计算了特征列 `X_test.iloc[:,4]` 与目标变量 `Y_test` 之间的 ROC 曲线。
这些曲线可以用于评估分类模型的性能,ROC 曲线越接近左上角,模型的性能越好。
相关问题
bun_f,bun_t,thres_bun = roc_curve(Y_test,X_test.iloc[:,9]) scr_f,scr_t,thres_scr = roc_curve(Y_test,X_test.iloc[:,5])
根据你提供的代码,出现错误"AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'iloc'"是因为你尝试在NumPy数组上使用了pandas的iloc方法,但NumPy数组并没有这个方法。
解决这个问题的方法是,将NumPy数组转换为pandas的DataFrame对象,然后再使用iloc方法。你可以按照以下步骤进行修改:
1. 导入pandas库:
```python
import pandas as pd
```
2. 将NumPy数组转换为DataFrame对象:
```python
X_test_df = pd.DataFrame(X_test)
```
3. 使用iloc方法进行索引操作:
```python
bun_f, bun_t, thres_bun = roc_curve(Y_test, X_test_df.iloc[:, 9])
scr_f, scr_t, thres_scr = roc_curve(Y_test, X_test_df.iloc[:, 5])
```
通过将NumPy数组转换为DataFrame对象,然后使用iloc方法进行索引操作,你应该能够解决这个错误。请确保在进行索引操作之前,将数据正确地转换为DataFrame对象。
bun_f,bun_t,thres_bun = roc_curve(Y_test,X_test.iloc[:,9])
你的代码是在进行ROC曲线分析。根据代码中的变量名来看,`Y_test`是测试集中的实际标签,`X_test.iloc[:,9]`是测试集中的预测结果。`roc_curve`函数用于计算ROC曲线的假正率(fpr)和真正率(tpr),返回三个数组分别表示不同阈值下的fpr、tpr和阈值。这些数组分别被赋值给`bun_f`、`bun_t`和`thres_bun`。
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