randTreeDisp = metrics.plot_roc_curve(rbRandTree,titTestX,titTestY,label='random forest') metrics.plot_roc_curve(titDt,titTestX,titTestY,label='original',ax=randTreeDisp.ax_) metrics.plot_roc_curve(titDtForp,titTestX,titTestY,label='forward pruning',ax=randTreeDisp.ax_) metrics.plot_roc_curve(dts[40],titTestX,titTestY,label='post pruning',ax=randTreeDisp.是实现什么的

时间: 2023-06-17 16:08:39 浏览: 81
RAR

Test_add_int_lit16.rar_Metrics_The Test

这段代码实现了绘制 ROC 曲线的功能，其中 `metrics.plot_roc_curve()` 函数是用来绘制 ROC 曲线的，它的参数包括分类器（如 `rbRandTree`、`titDt`、`titDtForp` 和 `dts[40]`）、测试数据集（`titTestX` 和 `titTestY`）、标签（`label`）和绘图对象（`ax`）。这段代码中，分别绘制了四个分类器的 ROC 曲线，包括随机森林、原始决策树、前向剪枝决策树和后剪枝决策树。绘制 ROC 曲线可以用来评估分类器的性能，ROC 曲线越靠近左上角，分类器的性能越好。
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1 rfDisp = metrics.plot_roc_curve(cr_rf,cr_testX,cr_testY,label='random forest') 2 metrics.plot_roc_curve(rnd_search,cr_testX,cr_testY,label='optimized') AttributeError: module 'sklearn.metrics' has no attribute 'plot_roc_curve'

plot_roc_curve 函数是在 scikit-learn 0.22 版本中引入的，如果您的版本较旧，则不会找到该函数。 您可以通过升级 scikit-learn 库到最新版本来解决此问题。可以使用以下命令执行升级： pip install --...

---> 1 rfDisp = metrics.plot_roc_curve(cr_rf,cr_testX,cr_testY,label='random forest') 2 metrics.plot_roc_curve(rnd_search,cr_testX,cr_testY,label='optimized') AttributeError: module 'sklearn.metrics' has no attribute 'plot_roc_curve'

这个错误可能是因为您正在使用的 scikit-learn 版本较旧，不支持 plot_roc_curve 函数。 请尝试更新 scikit-learn 到最新版本，可以使用以下命令： pip install -U scikit-learn 如果更新 scikit-learn...

from sklearn.metrics import plot_precision_recall_curve from sklearn.metrics import plot_roc_curve from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix pr = plot_precision_recall_curve(neigh, X_test, Y_test) roc = plot_roc_curve(neigh, X_test, Y_test) disp = plot_confusion_matrix(neigh, X_test, Y_test) 帮我优化一下

from sklearn.metrics import plot_precision_recall_curve, plot_roc_curve, plot_confusion_matrix pr_curve = plot_precision_recall_curve(neigh, X_test, Y_test) roc_curve = plot_roc_curve(neigh, X_test, ...

metrics.plot_roc_curve

metrics.plot_roc_curve是一个用于绘制ROC曲线的函数。ROC曲线是一种可以用来评估二分类模型性能的工具，它可以显示出模型在不同阈值下的真阳性率和假阳性率的变化情况，从而帮助我们选择最合适的阈值来进行分类。这...

将skplt.metrics.plot_roc中的roc curve of （area=）改成中文

您可以使用plt.title函数来更改ROC曲线图的标题，例如： ...skplt.metrics.plot_roc(y_test, y_pred_proba) plt.title("ROC曲线 (面积=0.95)") plt.show() 这样就可以将ROC曲线的标题改为中文了。

将skplt.metrics.plot_roc中的roc curve of class（area=）改成中文

可以使用如下代码将skplt.metrics.plot_roc函数中的类别标签进行中文替换： python import matplotlib.pyplot as plt # 将类别标签进行中文替换 class_labels = {'class 1': '类别1', 'class 2': '类别2', '...

将skplt.metrics.plot_roc中的图例roc curve of 改成中文

skplt.metrics.plot_roc(y_test, y_pred_proba) plt.xlabel("假正率") plt.ylabel("真正率") plt.title("ROC 曲线（面积=0.95）") plt.legend(["ROC 曲线"]) plt.show() 这样就可以将 ROC 曲线的图例改为中文了...

skplt.metrics.plot_roc

skplt.metrics.plot_roc 是基于 Scikit-learn 的 Python 库 scikit-plot 中的一个函数，用于绘制 ROC 曲线。ROC 曲线是评估二元分类器性能的一种方法，它显示了在不同阈值下真正例率 (TPR) 和假正例率 (FPR) 之间...

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X ,y,test_size=0.2,random_state=1) from sklearn import tree DecTreeModel = tree.DecisionTreeClassifier().fit(X_train, y_train) preds = DecTreeModel.predict(X_test) print('accuracy', metrics.accuracy_score(y_test, preds)) print('recall', metrics.recall_score(y_test, preds)) print('precision', metrics.precision_score(y_test, preds)) print('f1-score', metrics.f1_score(y_test, preds)) print(classification_report(y_test, preds)) y_scores = DecTreeModel.predict_proba(X_test) from sklearn.metrics import roc_curve from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # calculate ROC curve fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_scores[:,1]) # plot ROC curve fig = plt.figure(figsize=(16, 8)) # Plot the diagonal 50% line plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--') # Plot the FPR and TPR achieved by our model plt.plot(fpr, tpr) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('ROC Curve') plt.show()

接着，使用 predict_proba 函数计算测试集上的预测得分，然后使用 roc_curve 函数计算接收器操作特征曲线（ROC 曲线）的 FPR 和 TPR，最后使用 Matplotlib 库绘制 ROC 曲线，并且将其展示出来。

将skplt.metrics.plot_roc中的图例改成中文

from sklearn.metrics import roc_curve, auc import scikitplot as skplt # 生成 ROC 曲线数据 y_prob = clf.predict_proba(X_test) fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_prob[:, 1]) roc_auc = auc(fpr, ...

将skplt.metrics.plot_roc中的角标改成中文

您可以使用 plt.xlabel 和 plt.ylabel 函数来...skplt.metrics.plot_roc(y_test, y_pred_proba) plt.xlabel("假正率") plt.ylabel("真正率") plt.show() 这样就可以将 ROC 曲线的 x 轴和 y 轴标签改为中文了。

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X ,y,test_size=0.2,random_state=1)；reg = 0.01 LogRegModel = LogisticRegression(C=1/reg, solver = 'liblinear').fit(X_train, y_train) preds = LogRegModel.predict(X_test) print('accuracy', metrics.accuracy_score(y_test, preds)) print('recall', metrics.recall_score(y_test, preds)) print('precision', metrics.precision_score(y_test, preds)) print('f1-score', metrics.f1_score(y_test, preds))；from sklearn. metrics import classification_report print(classification_report(y_test, preds))；from sklearn.metrics import roc_curve from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline y_scores = LogRegModel.predict_proba(X_test) print(y_scores) # calculate ROC curve fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_scores[:,1]) # plot ROC curve fig = plt.figure(figsize=(6, 6)) # Plot the diagonal 50% line plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--') # Plot the FPR and TPR achieved by our model plt.plot(fpr, tpr) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('ROC Curve') plt.show()

这是一个二分类问题的逻辑回归模型的评估过程，其中使用了 train_test_split 进行数据集的划分，然后使用 LogisticRegression 进行模型的训练，并对测试集进行预测...此外还使用了 ROC 曲线和 AUC 值来评估模型的性能。

将skplt.metrics.plot_roc中的（area=）改成中文

您可以使用 plt.title ...skplt.metrics.plot_roc(y_test, y_pred_proba) plt.xlabel("假正率") plt.ylabel("真正率") plt.title("ROC 曲线（面积=0.95）") plt.show() 这样就可以将 ROC 曲线的标题改为中文了。

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn. model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import classification_report from sklearn. neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn. metrics import roc_curve, auc import matplotlib.pyplot as plt from sklearn. metrics import confusion_matrix import seaborn as sns import scikitplot as skplt #加载数据集 iris = load_iris() data = iris['data'] label = iris['target'] #数据集的划分 x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(data,label,test_size=0.3) print(x_train) #模型构建 model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) model.fit(x_train,y_train) #模型评估 #(1)精确率，召回率，F1分数，准确率(宏平均和微平均) predict = model. predict(x_test) result = classification_report(y_test,predict) print(result) # (2) 混淆矩阵 confusion_matrix = confusion_matrix(y_test, predict) print('混淆矩阵:', confusion_matrix) sns.set(font_scale=1) sns.heatmap(confusion_matrix, annot=True, annot_kws={"size", 16}, cmap=plt.cm.Blues) plt.title('Confusion Matrix') plt.ylabel('True label' ) plt.xlabel('Predicted label') plt.savefig('Confusion matrix. pdf') plt.show() #(3)ROC曲线 Y_pred_prob = model. predict_proba(x_test) plt.figure(figsize= (7,7)) ax= plt. subplot() skplt.metrics.plot_roc_curve(y_test,Y_pred_prob,ax= ax) ax.set_xlabel('False Positive Rate', fontsize = 20) ax.set_ylabel('True Positive Rate ',fontsize = 20) ax.set_title('ROC Areas ',fontsize = 20) plt.xlim((0, 1)) plt.ylim((0, 1)) plt.xticks(fontsize = 18) plt.yticks(fontsize = 18) plt.legend(fontsize =18) plt.savefig(' ROC.pdf') plt.show( ) #（4）P_R曲线 from sklearn.metrics import precision_recall_curve precision, recall, _ =precision_recall_curve(y_test) plt.fill_between(recall, precision,color='b') plt.xlabel('Recall') plt.ylabel('Precision') plt.ylim([0.0, 1.0]) plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.plot(recall, precision) plt.title("Precision-Recall") plt.show()

其中load_iris用于加载鸢尾花数据集，train_test_split用于将数据集分为训练集和测试集，classification_report用于评估分类器的性能，KNeighborsClassifier是K近邻分类器，roc_curve和auc用于评估二元分类器的性能...

sklearn.metrics.roc_auc_score和sklearn.metrics.roc_curve怎么用，参数都有哪些，举个例子应用一下说明

sklearn.metrics.roc_curve(y_true, y_score, pos_label=None, sample_weight=None, drop_intermediate=True) - y_true：真实标签，可以是一个一维数组或列表。 - y_score：模型预测的得分，与y_true的...

def plot_roc_curve(fpr,tpr): plt.plot(fpr,tpr) plt.axis([0,1,0,1]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.show() auc_roc = metrics.auc(fpr, tpr) print(auc_roc) plot_roc_curve (fpr,tpr)

这段代码实现了绘制 ROC 曲线的功能，并计算了 ROC 曲线下的面积（AUC）。...需要注意的是，在调用 plot_roc_curve() 函数时，需要传入 fpr 和 tpr 两个参数，这两个参数的值应该是在其他代码中计算得到的。

dt = DecisionTreeClassifier(max_depth=5) dt.fit(X_train, y_train) y_prob = dt.predict_proba(X_test)[:, 1] y_pred = np.where(y_prob > 0.5, 1, 0) dt.score(X_test, y_pred) confusion_matrix(y_test, y_pred) metrics.roc_auc_score(y_test, y_pred) from sklearn.metrics import roc_curve, auc false_positive_rate, true_positive_rate, thresholds = roc_curve(y_test, y_prob) roc_auc = auc(false_positive_rate, true_positive_rate) import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.title('ROC') plt.plot(false_positive_rate, true_positive_rate, color='red', label='AUC = %0.2f' % roc_auc) plt.legend(loc='lower right') plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--') plt.axis('tight') plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.show() 这段代码的意思

这段代码展示了如何使用决策树分类器（DecisionTreeClassifier）来...使用 roc_curve 和 auc 函数计算 ROC 曲线和 AUC 值，并使用 matplotlib 库进行可视化展示。最后，展示了 ROC 曲线的图像，并对图像进行了标注。

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