accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score

时间: 2023-06-08 09:06:10 浏览: 148
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这些都是常见的用于评估分类模型性能的指标。其中，accuracy_score 表示分类器正确预测样本的比例；precision_score 表示被分类器预测为正例的样本中真正是正例的比例；recall_score 表示真正是正例的样本中被分类器预测为正例的比例；f1_score 是 precision_score 和 recall_score 的调和平均数；roc_auc_score 是根据分类器的正例预测值排序后，计算ROC曲线下面积的指标。
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['accuracy', 'adjusted_mutual_info_score', 'adjusted_rand_score', 'average_precision', 'balanced_accuracy', 'completeness_score', 'explained_variance', 'f1', 'f1_macro', 'f1_micro', 'f1_samples', 'f1_weighted', 'fowlkes_mallows_score', 'homogeneity_score', 'jaccard', 'jaccard_macro', 'jaccard_micro', 'jaccard_samples', 'jaccard_weighted', 'matthews_corrcoef', 'max_error', 'mutual_info_score', 'neg_brier_score', 'neg_log_loss', 'neg_mean_absolute_error', 'neg_mean_absolute_percentage_error', 'neg_mean_gamma_deviance', 'neg_mean_poisson_deviance', 'neg_mean_squared_error', 'neg_mean_squared_log_error', 'neg_median_absolute_error', 'neg_negative_likelihood_ratio', 'neg_root_mean_squared_error', 'normalized_mutual_info_score', 'positive_likelihood_ratio', 'precision', 'precision_macro', 'precision_micro', 'precision_samples', 'precision_weighted', 'r2', 'rand_score', 'recall', 'recall_macro', 'recall_micro', 'recall_samples', 'recall_weighted', 'roc_auc', 'roc_auc_ovo', 'roc_auc_ovo_weighted', 'roc_auc_ovr', 'roc_auc_ovr_weighted', 'top_k_accuracy', 'v_measure_score']哪些适合xgboost回归

对于XGBoost回归问题，以下指标适合用于评估模型性能： - explained_variance：解释方差 - neg_mean_absolute_error：负均绝对误差 - neg_mean_squared_error：负均方误差 - neg_mean_squared_log_error：负对数...

raise ValueError( ValueError: For evaluating multiple scores, use sklearn.model_selection.cross_validate instead. ['accuracy', 'adjusted_mutual_info_score', 'adjusted_rand_score', 'average_precision', 'balanced_accuracy', 'completeness_score', 'explained_variance', 'f1', 'f1_macro', 'f1_micro', 'f1_samples', 'f1_weighted', 'fowlkes_mallows_score', 'homogeneity_score', 'jaccard', 'jaccard_macro', 'jaccard_micro', 'jaccard_samples', 'jaccard_weighted', 'matthews_corrcoef', 'max_error', 'mutual_info_score', 'neg_brier_score', 'neg_log_loss', 'neg_mean_absolute_error', 'neg_mean_absolute_percentage_error', 'neg_mean_gamma_deviance', 'neg_mean_poisson_deviance', 'neg_mean_squared_error', 'neg_mean_squared_log_error', 'neg_median_absolute_error', 'neg_negative_likelihood_ratio', 'neg_root_mean_squared_error', 'normalized_mutual_info_score', 'positive_likelihood_ratio', 'precision', 'precision_macro', 'precision_micro', 'precision_samples', 'precision_weighted', 'r2', 'rand_score', 'recall', 'recall_macro', 'recall_micro', 'recall_samples', 'recall_weighted', 'roc_auc', 'roc_auc_ovo', 'roc_auc_ovo_weighted', 'roc_auc_ovr', 'roc_auc_ovr_weighted', 'top_k_accuracy', 'v_measure_score'] was passed.

这个错误是因为你在调用某个函数时传入了多个评估指标，而该函数不支持同时对多个指标进行评估。建议使用 sklearn.model_...这样就可以同时对 accuracy、precision_macro 和 recall_macro 三个指标进行评估了。

clf = KerasClassifier(build_fn=create_model) param_grid = { 'batch_size': [16, 32, 64], 'epochs': [10, 20, 30], 'verbose': [0] } grid = GridSearchCV(clf, param_grid=param_grid, cv=3) grid_result = grid.fit(X_train, y_train) print("Best: %f using %s" % (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_)) from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_curve, auc, roc_auc_score, precision_recall_curve # 使用最优模型进行分类 y_pred = grid_result.predict(X_test) # 计算混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) print('混淆矩阵：') print(cm)在此基础上绘出混淆矩阵

混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种常见方法，可以用于计算分类准确性、召回率、精确度和F1分数等指标。 以下是绘制混淆矩阵的代码示例： python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns #...

# 导入相关库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score,roc_auc_score,roc_curve # 读取数据 df = pd.read_csv('C:/Users/E15/Desktop/机器学习作业/第一次作业/第一次作业/三个数据集/Titanic泰坦尼克号.csv') # 数据预处理 df = df.drop(["Name", "Ticket", "Cabin"], axis=1) # 删除无用特征 df = pd.get_dummies(df, columns=["Sex", "Embarked"]) # 将分类特征转换成独热编码 df = df.fillna(df.mean()) # 使用平均值填充缺失值 # 划分数据集 X = df.drop(["Survived"], axis=1) y = df["Survived"] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 决策树 dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42) dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_dtc = dtc.predict(X_test) # 剪枝决策树 pruned_dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42, ccp_alpha=0.015) pruned_dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_pruned_dtc = pruned_dtc.predict(X_test) # 随机森林 rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train) y_pred_rfc = rfc.predict(X_test) # 计算评价指标 metrics = {"Accuracy": accuracy_score, "Precision": precision_score, "Recall": recall_score, "F1-Score": f1_score, "AUC": roc_auc_score} results = {} for key in metrics.keys(): if key == "AUC": results[key] = {"Decision Tree": roc_auc_score(y_test, y_pred_dtc), "Pruned Decision Tree": roc_auc_score(y_test, y_pred_pruned_dtc), "Random Forest": roc_auc_score(y_test, y_pred_rfc)} else: results[key] = {"Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_dtc), "Pruned Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_pruned_dtc), "Random Forest": metrics[key](y_test, y_pred_rfc)} # 打印评价指标的表格 results_df = pd.DataFrame(results) print(results_df)怎么打印auv图

要打印AUC图，可以使用roc_curve函数获取ROC曲线的参数，然后使用matplotlib库绘制曲线。具体代码如下： # 计算ROC曲线参数 fpr_dtc, tpr_dtc, thresholds_dtc = roc_curve(y_test, y_pred_dtc) fpr_pruned...

# 导入模块 import prettytable as pt from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score, f1_score from sklearn.metrics import roc_curve, auc # 创建表格对象 table = pt.PrettyTable() # 设置表格的列名 table.field_names = ["acc", "precision", "recall", "f1", "roc_auc"] # 循环添加数据 # 20个随机状态 for i in range(1): # # GBDT GBDT = GradientBoostingClassifier(learning_rate=0.1, min_samples_leaf=14, min_samples_split=6, max_depth=10, random_state=i, n_estimators=267 ) # GBDT = GradientBoostingClassifier(learning_rate=0.1, n_estimators=142,min_samples_leaf=80,min_samples_split=296,max_depth=7 , max_features='sqrt', random_state=66 # ) GBDT.fit(train_x, train_y) y_pred = GBDT.predict(test_x) # y_predprob = GBDT.predict_proba(test_x) print(y_pred) print('AUC Score:%.4g' % metrics.roc_auc_score(test_y.values, y_pred)) # print('AUC Score (test): %f' %metrics.roc_auc_score(test_y.values,y_predprob[:,1])) accuracy = GBDT.score(val_x, val_y) accuracy1 = GBDT.score(test_x, test_y) print("GBDT最终精确度：{},{}".format(accuracy, accuracy1)) y_predict3 = GBDT.predict(test_x) get_score(test_y, y_predict3, model_name='GBDT') acc = accuracy_score(test_y, y_predict3) # 准确率 prec = precision_score(test_y, y_predict3) # 精确率 recall = recall_score(test_y, y_predict3) # 召回率 f1 = f1_score(test_y, y_predict3) # F1 fpr, tpr, thersholds = roc_curve(test_y, y_predict3) roc_auc = auc(fpr, tpr) data1 = acc data2 = prec data3 = recall data4 = f1 data5 = roc_auc # 将数据添加到表格中 table.add_row([data1, data2, data3, data4, data5]) print(table) import pandas as pd # 将数据转换为DataFrame格式 df = pd.DataFrame(list(table), columns=["acc","prec","recall","f1","roc_auc"]) # 将DataFrame写入Excel文件 writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx') df.to_excel(writer, index=False) writer.save()，出现上面的错误怎样更正

根据错误提示可以看出是因为缺少了sklearn库中的metrics模块，需要在开头添加如下代码： python ...另外，在代码中出现了get_score函数的调用，但是并没有定义该函数，需要先定义该函数再进行调用。

forest = RandomForestClassifier(max_depth=6, min_samples_leaf=10, n_estimators=1000) def muti_score(model): # warnings.filterwarnings('ignore') accuracy = cross_val_score(model, X_train, Y_train, scoring='accuracy', cv=5) precision = cross_val_score(model, X_train, Y_train, scoring='precision', cv=5) recall = cross_val_score(model, X_train, Y_train, scoring='recall', cv=5) f1_score = cross_val_score(model, X_train, Y_train, scoring='f1', cv=5) auc = cross_val_score(model, X_train, Y_train, scoring='roc_auc', cv=5) print("准确率:",accuracy.mean()) print("精确率:",precision.mean()) print("召回率:",recall.mean()) print("F1_score:",f1_score.mean()) print("AUC:",auc.mean()) muti_score(forest)

这是一段Python代码，定义了一个名为forest的随机森林分类器模型，其中max_depth表示树的最大深度为6，min_...另外，代码还定义了一个名为muti_score的函数，该函数的参数为一个模型，用于计算模型的多个评价指标。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import metrics import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_csv( 'final_data1.csv') Y = data.y X = data.drop('y', axis=1)#归一化 xmin = X.min(axis=0) xmax = X.max(axis=0) X_norm = (X-xmin)/(xmax-xmin) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_norm, Y, test_size=0.2, random_state=42) clf = LogisticRegression(random_state=0,multi_class='multinomial') clf.fit(X_norm,Y)y_pred= clf.predict(X_test) y_pred= np.round(y_pred) print(metrics.confusion_matrix(y_test, y_pred)) from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score, accuracy_score print('逻辑回归分类模型准确率分值: {0:0.4f}'.format(accuracy_score(y_test, y_pred))) print("逻辑回归分类模型查准率 :", round(precision_score(y_test, y_pred), 4), "\n") print("逻辑回归分类模型召回率 :", round(recall_score(y_test, y_pred), 4), "\n") print("逻辑回归分类模型F1分值:", round(f1_score(y_test, y_pred), 4), "\n") 运行上述代码报错ValueError: Target is multiclass but average='binary'. Please choose another average setting, one of [None, 'micro', 'macro', 'weighted'].如何解决

print("逻辑回归分类模型查准率 :", round(precision_score(y_test, y_pred, average='weighted'), 4), "\n") 通过设置 average='weighted'，可以解决这个错误。你可以在其他评估指标中也使用相同的方法进行...

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

from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_curve, roc_auc_score - Import the necessary libraries. data = pd.read_csv('data.csv'...
rar

PG_Curve-master.rar_precision recall_recall_precision_roc_分类 roc

在IT行业中，尤其是在数据分析和机器学习领域，"PG_Curve-master.rar_precision recall_recall_precision_roc_分类 roc"这个标题和描述涉及到的是评估分类模型性能的关键概念。这些概念是理解和优化模型不可或缺的...

accuracy_lst_rfc = [] precision_lst_rfc = [] recall_lst_rfc = [] f1_lst_rfc = [] auc_lst_rfc = [] rfc_sm = RandomForestClassifier() #rfc_params = {} rfc_params = {'max_features' : ['auto', 'sqrt', 'log2'], 'random_state' : [42], 'class_weight' : ['balanced','balanced_subsample'], 'criterion' : ['gini', 'entropy'], 'bootstrap' : [True,False]} rand_rfc = RandomizedSearchCV(rfc_sm, rfc_params, n_iter=4) for train, val in sss.split(X_train_sm, y_train_sm): pipeline_rfc = imbalanced_make_pipeline(SMOTE(sampling_strategy='minority'), rand_rfc) # SMOTE happens during Cross Validation not before.. model_rfc = pipeline_rfc.fit(X_train_sm, y_train_sm) best_est_rfc = rand_rfc.best_estimator_ prediction_rfc = best_est_rfc.predict(X_train_sm[val]) accuracy_lst_rfc.append(pipeline_rfc.score(X_train_sm[val], y_train_sm[val])) precision_lst_rfc.append(precision_score(y_train_sm[val], prediction_rfc)) recall_lst_rfc.append(recall_score(y_train_sm[val], prediction_rfc)) f1_lst_rfc.append(f1_score(y_train_sm[val], prediction_rfc)) auc_lst_rfc.append(roc_auc_score(y_train_sm[val], prediction_rfc)) print('---' * 45) print('') print("accuracy: {}".format(np.mean(accuracy_lst_rfc))) print("precision: {}".format(np.mean(precision_lst_rfc))) print("recall: {}".format(np.mean(recall_lst_rfc))) print("f1: {}".format(np.mean(f1_lst_rfc))) print('---' * 45)

这段代码主要是利用随机搜索...最后，需要注意的是，代码中使用的各种指标函数(precision_score、recall_score、f1_score、roc_auc_score)都是来自于sklearn库，它们的参数含义与数学定义略有不同，需要注意。

ImportError Traceback (most recent call last) <ipython-input-3-b25a42d5a266> in <module>() 8 from sklearn.preprocessing import StandardScaler,PowerTransformer 9 from sklearn.linear_model import LinearRegression,LassoCV,LogisticRegression ---> 10 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier,RandomForestRegressor 11 from sklearn.model_selection import KFold,train_test_split,StratifiedKFold,GridSearchCV,cross_val_score 12 from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score,accuracy_score, precision_score,recall_score, roc_auc_score ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\ensemble\__init__.py in <module>() 3 classification, regression and anomaly detection. 4 """ ----> 5 from ._base import BaseEnsemble 6 from ._forest import RandomForestClassifier 7 from ._forest import RandomForestRegressor ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\ensemble\_base.py in <module>() 16 from ..base import BaseEstimator 17 from ..base import MetaEstimatorMixin ---> 18 from ..tree import DecisionTreeRegressor, ExtraTreeRegressor 19 from ..utils import Bunch, _print_elapsed_time 20 from ..utils import check_random_state ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\tree\__init__.py in <module>() 4 """ 5 ----> 6 from ._classes import BaseDecisionTree 7 from ._classes import DecisionTreeClassifier 8 from ._classes import DecisionTreeRegressor ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\tree\_classes.py in <module>() 39 from ..utils.validation import check_is_fitted 40 ---> 41 from ._criterion import Criterion 42 from ._splitter import Splitter 43 from ._tree import DepthFirstTreeBuilder sklearn\tree\_criterion.pyx in init sklearn.tree._criterion() ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。 怎么改

您好！根据您提供的错误信息，看起来是缺少了某个模块导致的错误。有两种可能的解决方案： 1. 检查是否安装了所需的模块。在这种情况下，您需要确保已经正确安装了 scikit-learn 库。您可以使用以下命令来安装最新...

from imblearn.over_sampling import SMOTE from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler from imblearn.pipeline import Pipeline from sklearn.model_selection import cross_val_score # 定义管道 #欠采样和过采样的结合（使用pipeline） model = SVC() over = SMOTE(sampling_strategy=0.4) under = RandomUnderSampler(sampling_strategy=0.5) steps = [('o', over), ('u', under), ('model', model)] pipeline = Pipeline(steps=steps) # 评估效果 scores = cross_val_score(pipeline, X, y, scoring='roc_auc', cv=5, n_jobs=-1) score = np.mean(scores) print('ROC AUC score for the combined sampling method: %.3f' % score)该如何求该模型的accuracy，AUC ，precision，recall，f1 score ，Sensitivity ，Specificity 还要画出ROC曲线和混淆矩阵

from sklearn.metrics import accuracy_score, roc_auc_score, precision_score, recall_score, f1_score, confusion_matrix, roc_curve import matplotlib.pyplot as plt 2. 训练模型和预测结果： python ...

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X ,y,test_size=0.2,random_state=1)；reg = 0.01 LogRegModel = LogisticRegression(C=1/reg, solver = 'liblinear').fit(X_train, y_train) preds = LogRegModel.predict(X_test) print('accuracy', metrics.accuracy_score(y_test, preds)) print('recall', metrics.recall_score(y_test, preds)) print('precision', metrics.precision_score(y_test, preds)) print('f1-score', metrics.f1_score(y_test, preds))；from sklearn. metrics import classification_report print(classification_report(y_test, preds))；from sklearn.metrics import roc_curve from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline y_scores = LogRegModel.predict_proba(X_test) print(y_scores) # calculate ROC curve fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_scores[:,1]) # plot ROC curve fig = plt.figure(figsize=(6, 6)) # Plot the diagonal 50% line plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--') # Plot the FPR and TPR achieved by our model plt.plot(fpr, tpr) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('ROC Curve') plt.show()

其中使用了 train_test_split 进行数据集的划分，然后使用 LogisticRegression 进行模型的训练，并对测试集进行预测，使用了多个评价指标，如准确率、召回率、精确率、F1-score 和分类报告等；此外还使用了 ROC 曲线...

# 将数据集拆分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 构造随机森林模型 model = RandomForestClassifier(n_estimators=5, max_depth=5, random_state=42) for i in range(model.n_estimators): model.fit(X_train, y_train) # 训练模型 fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(8, 8), dpi=300) plot_tree(model.estimators_[i], filled=True) # plt.savefig(r'D:\pythonProject1\picture/picture_{}.png'.format(i), format='png') #保存图片 plt.show() # 在测试集上评估模型的性能 y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy) # 生成混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) # y_test为真实值，y_pred为预测值 print(cm) # 可视化混淆矩阵 plt.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues) plt.colorbar() plt.title('Confusion Matrix') plt.xlabel('Predicted Label') plt.ylabel('True Label') plt.xticks([0, 1], ['Negative', 'Positive']) plt.yticks([0, 1], ['Negative', 'Positive']) for i in range(2): for j in range(2): plt.text(j, i, cm[i, j], ha='center', va='center', color='white') plt.show() # 计算模型的准确率、召回率、精确率等指标 tp = cm[1, 1] tn = cm[0, 0] fp = cm[0, 1] fn = cm[1, 0] acc = (tp + tn) / (tp + tn + fp + fn) precision = tp / (tp + fp) recall = tp / (tp + fn) f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall) print('Accuracy:', acc) print('Precision:', precision) print('Recall:', recall) print('F1 Score:', f1_score) # 多分类问题绘制ROC曲线 y_true = label_binarize(y_test, classes=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) # 将标签转换为二进制形式 y_score = y_pred # 计算FPR、TPR和阈值 fpr = dict() tpr = dict() roc_auc = dict() num_classes = 10 for i in range(num_classes): fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_true[:, ], y_score[:, ]) roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])

需要注意的是，这段代码中的一些函数（如train_test_split、RandomForestClassifier、accuracy_score等）来自于scikit-learn库，需要提前导入。此外，绘制ROC曲线需要使用的函数（如roc_curve、auc）也需要导入。

import pandas as pd from sklearn import metrics from sklearn.model_selection import train_test_split import xgboost as xgb import matplotlib.pyplot as plt import openpyxl # 导入数据集 df = pd.read_csv("/Users/mengzihan/Desktop/正式有血糖聚类前.csv") data=df.iloc[:,:35] target=df.iloc[:,-1] # 切分训练集和测试集 train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data,target,test_size=0.2,random_state=7) # xgboost模型初始化设置 dtrain=xgb.DMatrix(train_x,label=train_y) dtest=xgb.DMatrix(test_x) watchlist = [(dtrain,'train')] # booster: params={'booster':'gbtree', 'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'max_depth':12, 'lambda':10, 'subsample':0.75, 'colsample_bytree':0.75, 'min_child_weight':2, 'eta': 0.025, 'seed':0, 'nthread':8, 'gamma':0.15, 'learning_rate' : 0.01} # 建模与预测：50棵树 bst=xgb.train(params,dtrain,num_boost_round=50,evals=watchlist) ypred=bst.predict(dtest) # 设置阈值、评价指标 y_pred = (ypred >= 0.5)*1 print ('Precesion: %.4f' %metrics.precision_score(test_y,y_pred)) print ('Recall: %.4f' % metrics.recall_score(test_y,y_pred)) print ('F1-score: %.4f' %metrics.f1_score(test_y,y_pred)) print ('Accuracy: %.4f' % metrics.accuracy_score(test_y,y_pred)) print ('AUC: %.4f' % metrics.roc_auc_score(test_y,ypred)) ypred = bst.predict(dtest) print("测试集每个样本的得分\n",ypred) ypred_leaf = bst.predict(dtest, pred_leaf=True) print("测试集每棵树所属的节点数\n",ypred_leaf) ypred_contribs = bst.predict(dtest, pred_contribs=True) print("特征的重要性\n",ypred_contribs ) xgb.plot_importance(bst,height=0.8,title='影响糖尿病的重要特征', ylabel='特征') plt.rc('font', family='Arial Unicode MS', size=14) plt.show()

6. 设置阈值、计算评价指标：将预测概率值转换为二分类的预测结果，并计算准确率、召回率、F1-score、精确度和AUC等评价指标，并输出结果。 7. 输出测试集每个样本的得分：输出测试集每个样本的预测得分。 8. 输出...

import pandas as pd from sklearn import metrics from sklearn.model_selection import train_test_split import xgboost as xgb import matplotlib.pyplot as plt # 导入数据集 df = pd.read_csv("./data/diabetes.csv") data=df.iloc[:,:8] target=df.iloc[:,-1]   # 切分训练集和测试集 train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data,target,test_size=0.2,random_state=7) # xgboost模型初始化设置 dtrain=xgb.DMatrix(train_x,label=train_y) dtest=xgb.DMatrix(test_x) watchlist = [(dtrain,'train')] # booster: params={'booster':'gbtree',         'objective': 'binary:logistic',         'eval_metric': 'auc',         'max_depth':5,         'lambda':10,         'subsample':0.75,         'colsample_bytree':0.75,         'min_child_weight':2,         'eta': 0.025,         'seed':0,         'nthread':8,         'gamma':0.15,         'learning_rate' : 0.01} # 建模与预测：50棵树 bst=xgb.train(params,dtrain,num_boost_round=50,evals=watchlist) ypred=bst.predict(dtest)   # 设置阈值、评价指标 y_pred = (ypred >= 0.5)*1 print ('Precesion: %.4f' %metrics.precision_score(test_y,y_pred)) print ('Recall: %.4f' % metrics.recall_score(test_y,y_pred)) print ('F1-score: %.4f' %metrics.f1_score(test_y,y_pred)) print ('Accuracy: %.4f' % metrics.accuracy_score(test_y,y_pred)) print ('AUC: %.4f' % metrics.roc_auc_score(test_y,ypred)) ypred = bst.predict(dtest) print("测试集每个样本的得分\n",ypred) ypred_leaf = bst.predict(dtest, pred_leaf=True) print("测试集每棵树所属的节点数\n",ypred_leaf) ypred_contribs = bst.predict(dtest, pred_contribs=True) print("特征的重要性\n",ypred_contribs ) xgb.plot_importance(bst,height=0.8,title='影响糖尿病的重要特征', ylabel='特征') plt.rc('font', family='Arial Unicode MS', size=14) plt.show()请问怎样设置这个代码的参数才合理，并且帮我分析一下哪里出了问题

4. 评价指标：您使用了多个评价指标来评估模型的性能，如准确率、召回率、F1-score等。请确保这些指标的计算正确，并且测试集的真实标签(test_y)与预测结果(y_pred)的格式一致。 根据您提供的代码片段，我无法确定...

解释代码的意思pro_zong=np.hstack(pro_zong) y_test_zong=np.hstack(y_test_zong) tp= tp2014+tp2015+tp2016+tp2017+tp2018+tp2019+tp2020 fp= fp2014+fp2015+fp2016+fp2017+fp2018+fp2019+fp2020 tn= tn2014+tn2015+tn2016+tn2017+tn2018+tn2019+tn2020 fn= fn2014+fn2015+fn2016+fn2017+fn2018+fn2019+fn2020 TNrate = tn/(tn+fp) TPrate = tp/(tp+fn) auc=roc_auc_score(y_test_zong,pro_zong) accuracy = (tp+tn)/(tp+fp+tn+fn) precision=tp/(tp+fp) recall=tp/(tp+fn) f=2*precision*recall/(precision+recall) g=math.sqrt((tp/(tp+fn))*(tn/(tn+fp))) tprate_zong.append(TPrate) tnrate_zong.append(TNrate) acc_zong.append(accuracy) pre_zong.append(precision) f_zong.append(f) g_zong.append(g)

这段代码的主要作用是计算模型的...- precision、recall、f 分别是模型的精确率、召回率和 F1 值； - g 是模型的 G-mean 值。 最后，这段代码将计算出的各项指标分别添加到对应的列表中，以便后续分析和展示。

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