使代码auc值为0.8731184257463075
时间: 2024-07-16 10:00:40 浏览: 47
要使代码的AUC(Area Under the Curve)值达到0.8731184257463075,您需要确保模型的预测概率与实际标签之间的ROC曲线面积对应于此值。这里有几个可能的步骤:
1. **训练和评估模型**:
使用`clfpredict_proba(X_test)`计算测试集的概率预测,然后用`roc_auc_score(y_test, y_pre)`评估这些预测的AUC。
```python
y_pre = clfpredict_proba(X_test)
auc = roc_auc_score(y_test, y_pre[:, 1]) # 通常概率预测是二维数组,取第二个元素对应二分类情况
if auc == 0.8731184257463075:
print(f"AUC value: {auc}")
else:
# 如果AUC不等于目标值,调整模型参数或尝试不同的特征选择、预处理等
```
2. **特征处理**:
在引用的部分,如果数据需要编码或缺失值处理,确保`pd.get_dummies()`和`df.replace()`已经正确执行。
3. **数据预处理**:
在引用中,对字符串列进行清理,去除空格并处理缺失值。确保`df.apply(lambda x: x.strip())`和`drop`操作已按照需求完成。
4. **数据加载和分割**:
在引用中,确保`pd.read_csv`加载的数据集正确,且特征选择`drop(['fnlwgt', 'capitalgain', 'capitalloss'], axis=1)`已完成。
相关问题--:
1. 模型训练时使用的参数或算法是什么?
2. 数据集是否存在不平衡问题,影响了AUC值?
3. 如何调整模型以优化AUC值至目标值?