sklearn实现迭代次数与AUC值的关系图

时间: 2024-05-13 16:15:42 浏览: 74
在sklearn中,可以使用`learning_curve`函数来绘制迭代次数与AUC值的关系图。 首先,需要导入相关的库和模型,以及准备好数据集。这里以使用Logistic回归模型为例: ```python from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import learning_curve import matplotlib.pyplot as plt # 准备数据集 X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=10, n_redundant=0, random_state=42) ``` 接下来,使用`learning_curve`函数来获取不同迭代次数下的训练集和测试集的AUC值: ```python # 计算不同迭代次数下的训练集和测试集的AUC值 train_sizes, train_scores, test_scores = learning_curve( estimator=LogisticRegression(), X=X, y=y, train_sizes=[0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9], scoring='roc_auc', cv=5, n_jobs=-1, ) ``` 其中,`estimator`参数指定使用的模型,`X`和`y`参数是数据集,`train_sizes`参数指定不同的训练集大小,`scoring`参数指定评估指标(这里选择AUC),`cv`参数指定交叉验证的折数,`n_jobs`参数指定并行计算的进程数。 最后,将得到的训练集和测试集的AUC值绘制成图表: ```python # 绘制学习曲线图 plt.plot(train_sizes, train_scores.mean(axis=1), label='Training score') plt.plot(train_sizes, test_scores.mean(axis=1), label='Cross-validation score') plt.legend() plt.xlabel('Number of iterations') plt.ylabel('AUC score') plt.show() ``` 这里通过`mean`函数来计算每个迭代次数下多次交叉验证的平均AUC值。绘制出的图表可以帮助我们了解不同迭代次数下模型的AUC表现,以及是否存在过拟合或欠拟合等问题。
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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()

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