y_predict_proba = estimator.predict_proba(X_test)
时间: 2023-09-11 10:07:35 浏览: 55
这是一个用训练好的模型来对测试集进行预测的代码,其中estimator是训练好的模型,X_test是测试集的特征。predict_proba方法返回的是一个数组,数组中每一行表示一个样本在每个类别上的概率,因此y_predict_proba的维度为(样本数,类别数)。可以使用predict方法来获得预测的标签,而不是概率。
相关问题
修正代码 for k in range(self.n_fold): est=self.init_estimator() train_id, val_id=cv[k] x=pd.DataFrame(x) y=pd.DataFrame(y) # x_train, x_test = x.iloc[train_id], x.iloc[test_id] # y_train, y_test = y.iloc[train_id], y.iloc[test_id] # print(x[train_id]) x_train= x.iloc[train_id] y_train= y.iloc[train_id] est.fit(x_train, y_train) x_proba=est.predict_proba(x.iloc[val_id]) print(x_proba) print(x_probas[val_id]) y_pre=est.predict(x.iloc[val_id]) acc=accuracy_score(y.iloc[val_id],y_pre) f1=f1_score(y.iloc[val_id],y_pre,average="macro") LOGGER_2.info("{}, n_fold{},Accuracy={:.4f}, f1_macro={:.4f}".format(self.name,k,acc,f1)) x_probas[val_id]=x_proba
修正后的代码应该是这样的:
```
for k in range(self.n_fold):
est = self.init_estimator()
train_id, val_id = cv[k]
x = pd.DataFrame(x)
y = pd.DataFrame(y)
x_train = x.iloc[train_id]
y_train = y.iloc[train_id]
est.fit(x_train, y_train)
x_proba = est.predict_proba(x.iloc[val_id])
print(x_proba)
print(x_probas[val_id])
y_pre = est.predict(x.iloc[val_id])
acc = accuracy_score(y.iloc[val_id], y_pre)
f1 = f1_score(y.iloc[val_id], y_pre, average="macro")
LOGGER_2.info("{}, n_fold{},Accuracy={:.4f}, f1_macro={:.4f}".format(self.name, k, acc, f1))
x_probas[val_id] = x_proba
```
在原有代码的基础上,主要修改了以下两点:
1. 将 `x`、`y` 转化为 DataFrame 类型。
2. 将 `x_train` 和 `y_train` 的赋值方式修改为 `x_train = x.iloc[train_id]`、`y_train = y.iloc[train_id]`,以保证对应行的数据匹配。
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(aac_all,label_all,test_size=0.2) from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import metrics #First, an example for logistics regression cs = [1,3,5,7,10] param_grid = dict(C = cs) cls = LogisticRegression() grid = GridSearchCV(estimator=cls, param_grid=param_grid,cv = 5,scoring ='roc_auc') grid.fit(X_train, y_train) print("grid.best_params_") print(grid.best_params_) print("Best auc_roc on train set:{:.2f}".format(grid.best_score_)) print("Test set auc_roc:{:.2f}".format(grid.score(X_test,y_test))) y_predict = grid.predict(X_test) TN,FP,FN,TP = metrics.confusion_matrix(y_test, y_predict).ravel() recall = TP/(TP+FP) y_prob = grid.predict_proba(X_test) auroc = metrics.roc_auc_score(y_test, y_prob)
这段代码是一个使用逻辑回归进行分类任务的示例。首先,它导入了需要的库和函数:`train_test_split`用于将数据集分割为训练集和测试集,`GridSearchCV`用于进行网格搜索交叉验证,`LogisticRegression`用于创建逻辑回归模型,`metrics`包含了一些评估指标。
接下来,代码使用`train_test_split`将数据集`aac_all`和`label_all`分割成训练集和测试集,其中测试集占总数据集的20%。
然后,代码定义了一个逻辑回归模型,并创建了一个参数网格`param_grid`,其中包含不同的正则化参数C的值。接着,使用`GridSearchCV`进行交叉验证和网格搜索,选择最佳的模型参数。最后,打印出最佳参数、在训练集上的最佳AUC-ROC评分以及在测试集上的AUC-ROC评分。
接下来,代码使用最佳模型在测试集上进行预测,并计算混淆矩阵和召回率。最后,使用预测的概率值计算AUC-ROC评分并打印出来。
请注意,代码中的`print(grid.best_params_)`和其他打印语句是为了展示结果,在实际使用时可以根据需要进行修改或删除。