roc1=roc(yTest, as.numeric(pred1[,2]))

时间: 2023-09-08 18:12:14 浏览: 57
这段代码是在计算ROC曲线。ROC曲线是用来评估二元分类器的性能的一种方法。其中yTest是真实的类别标签,pred1[,2]是你的分类器对数据的预测结果。as.numeric()函数是将预测结果转换为数值类型,因为ROC曲线的计算需要数值类型的预测结果。这里的[,2]表示你的预测结果是一个矩阵或数据框,而你需要的是第二列的值,即预测为正类的概率。如果你想要计算AUC值,可以在roc()函数中设置参数auc=TRUE。
相关问题

roc1=roc(yTest, as.numeric(pred1[,2]),auc=TRUE)持续报错如何改进

如果你在运行`roc()`函数时仍然遇到错误,可以尝试检查以下几个方面: 1. 确认`pred1[,2]`的数据类型是否为数值型,如果不是,可以使用`as.numeric()`函数进行转换。 2. 确认`yTest`的数据类型是否为二元型,如果不是,可以使用`factor()`函数将其转换为二元型。 3. 请检查`yTest`和`pred1[,2]`中的数据是否有缺失值或无效值,这可能会影响ROC曲线的计算。 如果你确认以上几个方面都没有问题,但是仍然无法解决错误,可以尝试重新安装`pROC`包,或者更换其他版本的`pROC`包。另外,你也可以尝试使用其他的ROC曲线计算函数,例如`ROCR`包中的`prediction()`和`performance()`函数。

roc1=roc(yTest, as.numeric(pred1[,2]),auc=TRUE) Error: unexpected input in "roc1=roc(yTest, as.numeric(pred1[,2]),"

这个错误是因为在你的代码中最后的逗号后面有一个多余的字符,可能是一个空格或是其他字符。请检查一下你的代码,尤其是逗号后面的部分,将多余的字符删除即可。修改后的代码应该是: ``` roc1 = roc(yTest, as.numeric(pred1[,2]), auc=TRUE) ``` 这样应该就可以正确计算AUC值了。

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检查一下:import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset from sklearn.metrics import roc_auc_score # 定义神经网络模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(10, 64) self.fc2 = nn.Linear(64, 32) self.fc3 = nn.Linear(32, 1) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc2(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = self.sigmoid(x) return x # 加载数据集 data = torch.load('data.pt') x_train, y_train, x_test, y_test = data train_dataset = TensorDataset(x_train, y_train) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) test_dataset = TensorDataset(x_test, y_test) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False) # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.BCELoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.01) # 训练模型 net = Net() for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(train_loader): inputs, labels = data optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() # 在测试集上计算AUC y_pred = [] y_true = [] with torch.no_grad(): for data in test_loader: inputs, labels = data outputs = net(inputs) y_pred += outputs.tolist() y_true += labels.tolist() auc = roc_auc_score(y_true, y_pred) print('Epoch %d, loss: %.3f, test AUC: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(train_loader), auc))

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_curve, roc_auc_score # 1. 数据读取与处理 data = pd.read_csv('data.csv') X = data.drop('target', axis=1) y = data['target'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 2. 模型训练 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 3. 模型预测 y_pred = model.predict(X_test) y_prob = model.predict_proba(X_test)[:, 1] # 4. 绘制二分类混淆矩阵 confusion_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.imshow(confusion_mat, cmap=plt.cm.Blues) plt.title('Confusion Matrix') plt.colorbar() tick_marks = np.arange(2) plt.xticks(tick_marks, ['0', '1']) plt.yticks(tick_marks, ['0', '1']) plt.xlabel('Predicted Label') plt.ylabel('True Label') for i in range(2): for j in range(2): plt.text(j, i, confusion_mat[i, j], ha='center', va='center', color='white' if confusion_mat[i, j] > confusion_mat.max() / 2 else 'black') plt.show() # 5. 计算精确率、召回率和F1-score precision = precision_score(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred) f1 = f1_score(y_test, y_pred) # 6. 计算AUC指标和绘制ROC曲线 auc = roc_auc_score(y_test, y_prob) fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_prob) plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve (area = %0.2f)' % auc) plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('ROC Curve') plt.legend(loc="lower right") plt.show() # 7. 输出结果 print('Precision:', precision) print('Recall:', recall) print('F1-score:', f1) print('AUC:', auc)对每行代码进行注释

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