sklearn.metrics的roc_auc_score中的scoring参数哪个可以用来计算每个测试集的 AUC 分数

`roc_auc_score`函数本身就是用来计算每个测试集的AUC分数的，无需指定参数。在多分类情况下，它将计算每个类别的AUC分数，并返回平均值。如果您需要计算每个类别的AUC分数，则可以使用`roc_auc_score`的`multi_class`参数设置为`'ovr'`。这将计算每个类别与其他类别的AUC分数。

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from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(aac_all,label_all,test_size=0.2) from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import metrics #First, an example for logistics regression cs = [1,3,5,7,10] param_grid = dict(C = cs) cls = LogisticRegression() grid = GridSearchCV(estimator=cls, param_grid=param_grid,cv = 5,scoring ='roc_auc') grid.fit(X_train, y_train) print("grid.best_params_") print(grid.best_params_) print("Best auc_roc on train set:{:.2f}".format(grid.best_score_)) print("Test set auc_roc:{:.2f}".format(grid.score(X_test,y_test))) y_predict = grid.predict(X_test) TN,FP,FN,TP = metrics.confusion_matrix(y_test, y_predict).ravel() recall = TP/(TP+FP) y_prob = grid.predict_proba(X_test) auroc = metrics.roc_auc_score(y_test, y_prob)

这段代码是一个使用逻辑回归进行分类任务的示例。首先，它导入了需要的库和函数：`train_test_split`用于将数据集分割为训练集和测试集，`GridSearchCV`用于进行网格搜索交叉验证，`LogisticRegression`用于创建逻辑回归模型，`metrics`包含了一些评估指标。

接下来，代码使用`train_test_split`将数据集`aac_all`和`label_all`分割成训练集和测试集，其中测试集占总数据集的20%。

然后，代码定义了一个逻辑回归模型，并创建了一个参数网格`param_grid`，其中包含不同的正则化参数C的值。接着，使用`GridSearchCV`进行交叉验证和网格搜索，选择最佳的模型参数。最后，打印出最佳参数、在训练集上的最佳AUC-ROC评分以及在测试集上的AUC-ROC评分。

接下来，代码使用最佳模型在测试集上进行预测，并计算混淆矩阵和召回率。最后，使用预测的概率值计算AUC-ROC评分并打印出来。

请注意，代码中的`print(grid.best_params_)`和其他打印语句是为了展示结果，在实际使用时可以根据需要进行修改或删除。

cntr, u, u0, d, jm, p, fpc = fuzz.cluster.cmeans(train_X.T, 3, 1.3, error=0.005, maxiter=1000, init=None) # 预测测试集 test_u, _, _, _, _, _= fuzz.cluster.cmeans_predict(test_X.T, cntr, 3, error=0.005, maxiter=1000) test_predictions = np.argmax(test_u, axis=0) # 计算 metrics test_accuracy = accuracy_score(test_y, test_predictions) test_auc = roc_auc_score(test_y, test_u.T,multi_class='ovo') # 打印结果 print('Accuracy:', test_accuracy) print('AUC:', test_auc)怎么用网格搜索法求得最优超参数

可以使用GridSearchCV来进行网格搜索法求得最优超参数。

首先，需要定义参数空间和模型对象。对于该代码段，可以将需要调整的参数和其对应的可能取值定义为一个字典，如下所示：

param_grid = {
    'c': [1, 1.3, 1.6, 2], 
    'm': [1.2, 1.3, 1.5],
    'error': [0.005, 0.01, 0.02],
    'maxiter': [500, 1000, 1500]
}

model = fuzz.cluster.cmeans

然后，创建一个GridSearchCV对象，传入模型对象和参数空间，并指定评分指标（例如准确率）和交叉验证的折数（例如5折交叉验证）：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, scoring='accuracy', cv=5)

最后，使用训练数据拟合GridSearchCV对象，并输出最优参数和评分：

grid_search.fit(train_X.T)

print("Best parameters: ", grid_search.best_params_)
print("Best accuracy: ", grid_search.best_score_)

完整代码如下所示：

import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score, roc_auc_score
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
import skfuzzy as fuzz

# 数据准备
train_X = np.random.rand(10, 100)
train_y = np.random.randint(0, 3, 10)
test_X = np.random.rand(10, 100)
test_y = np.random.randint(0, 3, 10)

# 定义参数空间和模型对象
param_grid = {
    'c': [1, 1.3, 1.6, 2], 
    'm': [1.2, 1.3, 1.5],
    'error': [0.005, 0.01, 0.02],
    'maxiter': [500, 1000, 1500]
}
model = fuzz.cluster.cmeans

# 创建GridSearchCV对象
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, scoring='accuracy', cv=5)

# 拟合GridSearchCV对象
grid_search.fit(train_X.T)

# 输出最优参数和评分
print("Best parameters: ", grid_search.best_params_)
print("Best accuracy: ", grid_search.best_score_)