链路预测基准算法的AUC代码怎么写

链路预测的基准算法通常是随机算法（Random Prediction），其思路是随机地预测每条边是否存在，因此其AUC值应该接近于0.5。以下是使用Python编写的随机算法的AUC代码示例：

import random
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 构造样本数据，其中x表示节点对，y表示链路存在性（0/1）
x = [(1, 2), (3, 4), (2, 3), (1, 4), (2, 4)]
y = [1, 0, 1, 0, 1]

# 随机预测每条边的存在性
pred = [random.random() for _ in range(len(y))]

# 计算AUC值
auc = roc_auc_score(y, pred)
print('Random Prediction AUC:', auc)

在上述代码中，我们首先构造了一个简单的样本数据集，然后使用random.random()函数生成了与样本数据同样数量的随机预测值，最后使用sklearn.metrics库中的roc_auc_score函数计算了AUC值，并输出到控制台。

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链路预测基准算法的auc代码怎么写

链路预测的基准算法通常是随机算法（Random Prediction），其思路是随机地预测每条边是否存在，因此其AUC值应该接近于0.5。以下是使用Python编写的随机算法的AUC代码示例：

import random
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 构造样本数据，其中x表示节点对，y表示链路存在性（0/1）
x = [(1, 2), (3, 4), (2, 3), (1, 4), (2, 4)]
y = [1, 0, 1, 0, 1]

# 随机预测每条边的存在性
pred = [random.random() for _ in range(len(y))]

# 计算AUC值
auc = roc_auc_score(y, pred)
print('Random Prediction AUC:', auc)

在上述代码中，我们首先构造了一个简单的样本数据集，然后使用random.random()函数生成了与样本数据同样数量的随机预测值，最后使用sklearn.metrics库中的roc_auc_score函数计算了AUC值，并输出到控制台。

链路预测里面的AUC和准确率代码怎么写

链路预测中经常使用的评估指标有AUC和准确率，下面是一个简单的Python代码示例，演示如何使用scikit-learn库来计算这些指标：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, roc_auc_score
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 读取数据
data = np.loadtxt('network_data.csv', delimiter=',')

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[:, :-1], data[:, -1], test_size=0.2)

# 训练模型
clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('准确率：', accuracy)

# 计算AUC
y_pred_prob = clf.predict_proba(X_test)[:, 1]
auc = roc_auc_score(y_test, y_pred_prob)
print('AUC：', auc)

代码首先读取数据，然后使用`train_test_split`函数将数据划分为训练集和测试集，接着使用随机森林算法进行训练和预测。计算准确率的方法是使用`accuracy_score`函数，将真实标签和预测标签作为参数传入即可。计算AUC的方法是使用`predict_proba`方法得到预测概率，然后使用`roc_auc_score`函数计算AUC值。需要注意的是，在实际应用中还需要进行交叉验证等步骤来评估模型性能。