python导入iris数据用随机森林预测后画AUC曲线
时间: 2023-06-04 21:03:50 浏览: 179
好的,这个问题涉及到机器学习和数据分析,我可以尝试回答。你可以使用sklearn库中的随机森林算法进行预测,然后通过roc_curve函数计算AUC值,并使用matplotlib库绘制出AUC曲线。具体的代码实现可以参考sklearn官方文档和相关教程。
相关问题
python导入iris数据用随机森林预测后画AUC曲线代码
以下是 Python 导入 iris 数据,用随机森林预测并画 AUC 曲线的代码,供参考:
```
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入 iris 数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
# 随机森林分类
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
rf.fit(X_train, y_train)
y_pred_prob = rf.predict_proba(X_test)[:, 1]
# 计算 AUC 值并画 ROC 曲线
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred_prob)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
plt.plot(fpr, tpr, lw=1, label='ROC (auc = %0.2f)' % (roc_auc))
plt.plot([0, 1], [0, 1], '--', color=(0.6, 0.6, 0.6), label='Luck')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic (ROC) curves')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()
```
注意:本代码仅供参考,请根据具体情况进行适当修改。
随机森林导入数据用kfold分层抽样后画roc_curve曲线三分类python代码
以下是用随机森林分类器对三分类数据进行K折分层抽样并绘制ROC曲线的Python代码示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
# 导入数据
X = np.load('X.npy') # 特征向量
y = np.load('y.npy') # 标签
# 定义K折分层抽样
cv = StratifiedKFold(n_splits=5)
# 定义随机森林分类器
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
# 初始化ROC曲线数据
mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100)
tprs = []
aucs = []
# 遍历K折拆分的数据集
for i, (train, test) in enumerate(cv.split(X, y)):
# 在训练集上训练分类器
rfc.fit(X[train], y[train])
# 在测试集上预测概率
y_score = rfc.predict_proba(X[test])
# 计算ROC曲线数据
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y[test], y_score[:, 1])
tprs.append(np.interp(mean_fpr, fpr, tpr))
tprs[-1][0] = 0.0
roc_auc = auc(fpr, tpr)
aucs.append(roc_auc)
# 绘制ROC曲线
plt.plot(fpr, tpr, lw=1, alpha=0.3,
label='ROC fold %d (AUC = %0.2f)' % (i+1, roc_auc))
# 绘制平均ROC曲线
mean_tpr = np.mean(tprs, axis=0)
mean_tpr[-1] = 1.0
mean_auc = auc(mean_fpr, mean_tpr)
plt.plot(mean_fpr, mean_tpr, color='b',
label=r'Mean ROC (AUC = %0.2f)' % mean_auc, lw=2, alpha=.8)
# 绘制随机猜测线
plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--', lw=2, color='r',
label='Random chance', alpha=.8)
# 设置图例、标题和坐标轴标签
plt.legend(loc="lower right")
plt.title('Random Forest ROC Curve for Three-Class Data')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
# 显示图形
plt.show()
```
在以上代码中,我们首先导入了必要的库和数据。然后,我们使用`StratifiedKFold`方法定义了5折分层抽样交叉验证器。接下来,我们定义随机森林分类器,并初始化ROC曲线数据。在遍历K折拆分的数据集时,我们在训练集上训练分类器,然后在测试集上预测概率并计算ROC曲线数据。最后,我们绘制了平均ROC曲线、随机猜测线和图例、标题和坐标轴标签,并显示了图形。