选择多层神经网络模型(MLP)写一段代码 对来自“full_cohort_data.csv”的数据进行基本统计分析,对数据正确划分训练集、测试集。使用验证集对分类器调参,获取最优模型。 对获得的最优模型,计算测试集上的Acc值、Precision值、Recall值、PR曲线、F1值、TPR值、FPR值、ROC曲线、AUC值。 尝试对数据进行预处理(包括但不限于不同的编码方式、不同的标准化方式、不同的特征选择或提取方式等),考察预处理方法不同对分类器结果的影响。
时间: 2023-12-03 13:43:07 浏览: 34
由于没有提供数据,以下代码仅提供一个大致的流程,需要根据实际数据进行修改:
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_curve, auc
# 读取数据
data = pd.read_csv("full_cohort_data.csv")
# 分离特征和标签
X = data.drop(columns=["label"])
y = data["label"]
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 实例化 MLP 分类器
mlp = MLPClassifier()
# 使用验证集对分类器调参,获取最优模型
# ...
# 计算测试集上的 Acc 值、Precision 值、Recall 值、PR 曲线、F1 值、TPR 值、FPR 值、ROC 曲线、AUC 值
y_pred = mlp.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred)
f1 = f1_score(y_test, y_pred)
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
# ...
# 尝试对数据进行预处理,比较不同预处理方法对分类器结果的影响
# ...
```
在实际应用中,根据数据的具体情况,可能需要对数据进行处理,比如缺失值处理、标准化、特征选择或提取等。可以使用 sklearn 中的相关函数来进行处理。