生成代码,要求用神经网络模型,对数据划分训练集,验证集,测试集,使用验证集对分类器进行调参,获取最优模型,对获得的模型,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,并对数据进行预处理。要求不能使用tensorflow
时间: 2023-12-11 21:02:52 浏览: 79
使用pytorch写的mobilenet v3代码,详细注释,可以生成训练集和测试集的损失和准确率的折线图
好的,我来回答你的问题:对于生成代码的任务,使用神经网络模型可以考虑使用一些序列生成模型,如Seq2Seq或者Transformer。对于数据划分,可以使用sklearn库中的train_test_split函数对数据进行划分,一般建议将数据划分为训练集、验证集和测试集,其中训练集用于训练模型,验证集用于调参,测试集用于测试模型的性能。
对于预处理,可以使用一些常见的数据处理方法,如归一化、标准化、缺失值处理等。对于模型的评价指标,可以使用Accuracy、Precision、Recall、F1-score、AUC等指标进行评价。其中,Accuracy指标用于评价模型的整体分类性能,Precision和Recall指标用于评价模型的准确性和召回率,F1-score指标综合了Precision和Recall指标,用于评价模型的平衡性能,AUC指标用于评价模型在不同阈值下的性能表现。可以使用sklearn库中的相关函数进行计算和绘制PR曲线和ROC曲线。
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