sklearn实现迭代次数与AUC值的关系图

要实现迭代次数与AUC值的关系图，首先需要使用sklearn中的模型进行训练和预测，并计算AUC值。下面是一个示例代码，使用逻辑回归模型在数据集上进行训练和测试，并绘制迭代次数与AUC值的关系图。

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import roc_auc_score
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
data = load_breast_cancer()
X = data.data
y = data.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 初始化模型
model = LogisticRegression()

# 存储每次迭代的AUC值和迭代次数
auc_scores = []
num_iterations = []

# 训练模型，并计算AUC值
for i in range(1, 101):
    model.fit(X_train, y_train)
    y_pred_proba = model.predict_proba(X_test)[:, 1]
    auc = roc_auc_score(y_test, y_pred_proba)
    auc_scores.append(auc)
    num_iterations.append(i)
    print("Iteration:", i, "AUC:", auc)

# 绘制迭代次数与AUC值的关系图
plt.plot(num_iterations, auc_scores)
plt.xlabel("Number of Iterations")
plt.ylabel("AUC Score")
plt.title("Iteration vs AUC Score")
plt.show()

运行该代码可以得到一个关系图，横轴为迭代次数，纵轴为AUC值。可以通过这个图来观察模型在不同迭代次数下的性能变化。

注意：这里只是一个示例代码，实际情况下，不同的模型和数据集可能需要不同的参数设置和调整。