calibratedclassifiercv
时间: 2023-04-21 18:03:50 浏览: 130
calibratedclassifiercv是一种用于分类问题的机器学习算法,它可以校准分类器的输出概率,提高分类器的准确性和稳定性。该算法基于交叉验证的思想,通过对训练数据进行多次划分和训练,得到多个分类器,并将它们的输出概率进行校准,最终得到一个更加准确和可靠的分类器。
相关问题
model_SVC = LinearSVC() clf = CalibratedClassifierCV(model_SVC) clf.fit(train_vec,train_y) # 把文档转换成矩阵 valid_vec = model_tfidf.transform(valid_X) pre_valid = clf.predict_proba(valid_vec) print(pre_valid[:5]) pre_valid = clf.predict(valid_vec) print('正例:',sum(pre_valid == 1)) print('负例:',sum(pre_valid == 0)) from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import accuracy_score cm = confusion_matrix(valid_y, pre_valid) print("混淆矩阵:") print(cm) score = accuracy_score(pre_valid,valid_y) print("准确率:",score)这是上面代码的后续,详细解释一下正例负例怎么来的,1跟0分别代表着什么
在这段代码中,我们使用了支持向量机(SVM)模型进行文本分类。首先,我们定义了一个线性SVM模型,并对其进行了校准(使用CalibratedClassifierCV),以得到更准确的概率预测结果。
接下来,我们使用训练好的TF-IDF向量化器将验证集的文档转换成矩阵(valid_vec),并使用训练好的SVM模型对其进行预测(pre_valid)。预测结果是一个概率值,表示文档属于正类或负类的概率。pre_valid[:5] 表示输出前五个文档属于正类和负类的概率值。
pre_valid = clf.predict(valid_vec) 表示将概率值转换为预测的标签值。在这里,我们假设当概率值大于0.5时,为正类(1),否则为负类(0)。
sum(pre_valid == 1) 和 sum(pre_valid == 0) 分别表示预测结果中正类和负类的文档数量。
混淆矩阵(confusion matrix)是评估分类模型性能的一种常用方法。它是一个二维表格,横轴表示预测结果,纵轴表示真实标签。在这个例子中,我们使用sklearn.metrics中的confusion_matrix函数计算混淆矩阵。
准确率(accuracy)是分类模型性能的另一个指标,它表示模型正确分类的文档占总文档数的比例。在这里,我们使用sklearn.metrics中的accuracy_score函数计算准确率。
from matplotlib.gridspec import GridSpec from sklearn.calibration import CalibratedClassifierCV from sklearn.calibration import CalibrationDisplay fig = plt.figure(figsize=(17, 20),dpi=600) gs = GridSpec(4, 3) colors = plt.cm.get_cmap("Dark2") ax_calibration_curve = fig.add_subplot(gs[:2, :2]) calibration_displays = {} brier = score_df.iloc[:,0] #print(brier) for i, (clf, name) in enumerate(clf_list): clf.fit(X, Y) display = CalibrationDisplay.from_estimator( clf, X_test, Y_test, n_bins=5, name=name+'('+str(round(brier[i],2))+')', ax=ax_calibration_curve, color=colors(i), linewidth = 3 ) calibration_displays[name] = display ax_calibration_curve.grid() ax_calibration_curve.legend(fontsize = 18) plt.xlabel(xlabel = 'Mean predicted probablity', fontsize = 18) plt.ylabel(ylabel = 'Fraction positive', fontsize = 18) ax_calibration_curve.legend(fontsize = 14,loc='upper left') plt.tick_params(labelsize=18) plt.grid(None) ax_calibration_curve.set_title("Calibration plots", fontsize = 22) plt.savefig(r'C:\Users\rena666\Desktop\近期任务\乃吾\Acali.jpg',bbox_inches ='tight')
这段代码是用于绘制分类器的校准曲线,并将结果保存为图片。
首先,代码导入了需要使用的库和模块,包括`matplotlib.gridspec`、`sklearn.calibration.CalibratedClassifierCV`和`sklearn.calibration.CalibrationDisplay`。
然后,创建了一个`fig`对象,设置了图形的大小和分辨率。通过`GridSpec`定义了一个4x3的网格布局,并将其赋值给`gs`变量。
接下来,使用循环遍历了`clf_list`列表中的分类器,并对每个分类器进行了拟合和校准曲线的绘制。通过使用`CalibrationDisplay.from_estimator()`方法从分类器中获取校准曲线的数据,并指定了绘图所需的参数,如测试数据`X_test`和`Y_test`、分箱数量`n_bins`、图例名称等。绘制的结果保存在字典`calibration_displays`中。
最后,对绘图进行了一些设置,包括添加网格、设置图例、设置坐标轴标签和字体大小等。最后,使用`plt.savefig()`方法将绘制的图形保存为图片。
请注意,这段代码中使用的变量和数据是根据你的上下文提供的信息进行猜测的,可能不完全准确。如果你遇到任何错误或问题,请提供更多的上下文信息,以便我能够更好地帮助你。
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