python设置训练集比例为90%,并比较AUC值和Precision (L=100,200)。用SIMrank算法进行链路预测
时间: 2024-03-02 21:51:12 浏览: 115
这个问题涉及到几个方面,我会分别进行解答。
1. 如何设置训练集比例为90%?
在机器学习中,我们通常需要将数据集划分为训练集和测试集,以便评估模型性能。一般来说,常用的划分比例是80%训练集和20%测试集。如果要将训练集比例设置为90%,可以按照以下步骤进行:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=42)
```
其中,X和y分别表示输入特征和标签,test_size表示测试集占比,random_state表示随机种子。
2. 如何使用SIMrank算法进行链路预测?
SIMrank算法是一种基于图的相似度计算方法,可以用于链路预测。具体来说,它通过计算两个节点的邻居节点的相似度来衡量它们的相似度。下面是一个Python实现的SIMrank算法代码:
```python
import numpy as np
def simrank(G, r=0.8, max_iter=100, eps=1e-4):
"""
计算图G中每对节点的相似度
:param G: 图G,用邻接矩阵表示
:param r: 阻尼系数
:param max_iter: 最大迭代次数
:param eps: 收敛误差
:return: 相似度矩阵
"""
n = G.shape[0] # 节点个数
sim = np.identity(n) # 初始化相似度矩阵为单位矩阵
last_sim = np.zeros((n, n)) # 上一次迭代的相似度矩阵
for i in range(max_iter):
if np.allclose(sim, last_sim, atol=eps):
break
last_sim = np.copy(sim)
for u in range(n):
for v in range(n):
if u == v:
continue
u_ns, v_ns = list(G[u]), list(G[v]) # u和v的邻居节点
if not u_ns or not v_ns: # 如果u或v没有邻居节点,则相似度为0
sim[u][v] = sim[v][u] = 0
else:
s_uv = sum([last_sim[u_n][v_n] for u_n in u_ns for v_n in v_ns]) # 分子
sim[u][v] = sim[v][u] = (r * s_uv / (len(u_ns) * len(v_ns))) # 计算相似度
return sim
```
其中,G为邻接矩阵,r为阻尼系数,max_iter为最大迭代次数,eps为收敛误差。返回相似度矩阵sim。
对于链路预测,我们可以将相似度矩阵转换为边权重矩阵,然后使用机器学习算法(如逻辑回归)进行预测。具体来说,我们可以将训练集中已有的边权重设置为1,没有的边权重设置为0,然后将训练集输入到逻辑回归模型中进行训练。最后,使用测试集进行评估,计算AUC值和Precision。
3. 如何比较AUC值和Precision (L=100,200)?
在机器学习中,AUC和Precision是两个常用的模型评估指标。AUC表示ROC曲线下的面积,用于衡量二分类模型的性能。Precision表示预测为正样本的样本中,真正为正样本的比例,用于衡量模型的准确率。
在Python中,可以使用sklearn库中的roc_auc_score和precision_score函数计算AUC和Precision。具体来说,可以按照以下步骤进行比较:
```python
from sklearn.metrics import roc_auc_score, precision_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 构建边权重矩阵
W_train = np.zeros_like(W)
W_train[train_idx] = 1
# 训练逻辑回归模型
clf = LogisticRegression()
clf.fit(X_train, W_train.ravel())
# 预测测试集
W_pred = clf.predict_proba(X_test)[:, 1]
# 计算AUC和Precision
auc = roc_auc_score(W_test.ravel(), W_pred)
precision100 = precision_score(W_test.ravel(), W_pred > np.percentile(W_pred, 100-L))
precision200 = precision_score(W_test.ravel(), W_pred > np.percentile(W_pred, 200-L))
```
其中,train_idx表示训练集边的索引,W_test表示测试集边权重,L表示预测为正样本的百分位数。最后,可以将AUC和Precision输出进行比较。
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