python概率预测模型
时间: 2023-11-05 07:59:58 浏览: 51
在Python中,可以使用逻辑回归模型来进行概率预测。首先,需要导入相应的库:pandas、numpy、matplotlib.pyplot、sklearn.linear_model中的LogisticRegression、sklearn.model_selection中的train_test_split以及sklearn.metrics中的roc_curve和auc。然后,可以使用逻辑回归模型对训练集进行训练,并使用模型对测试集进行预测。为了可视化ROC曲线,需要计算出模型预测的概率值。可以使用predict_proba方法获取概率值。具体代码如下:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
# 导入数据集,划分特征和标签
X = pd.DataFrame(...) # 特征矩阵
y = pd.DataFrame(...) # 标签向量
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 训练逻辑回归模型
logreg = LogisticRegression()
logreg.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集的概率值
y_pred_prob = logreg.predict_proba(X_test)[:, 1]
# 计算ROC曲线和AUC值
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred_prob)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
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