train_pred = self.clf.predict_proba(train_x)[:,1] auc_score = roc_auc_score(train_y, train_pred)是什么

时间: 2023-10-07 14:09:04 浏览: 72
RAR

pred_text.rar_pred编程_text pred

train_pred是一个numpy数组，其中包含训练数据集(train_x)中每个样本属于正类的概率值。 auc_score是训练数据集(train_x, train_y)的ROC曲线下面积(Area Under the ROC Curve，AUC)得分，用于评估分类器的性能。该得分介于0.5到1之间，越接近1表示分类器的性能越好。
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Appendix1B_K_cross_validation.rar_K._cross validation

y_pred = model.predict(X_test) # 计算并记录性能指标，如准确率、召回率、F1分数等 五、K-CV的注意事项 1. K值的选择：过小可能导致评估不稳定，过大则会增加计算负担。 2. 数据不平衡：若数据集中各类别...
zip

ROC.zip_ROC二分类_site:www.pudn.com

ROC曲线与AUC详解及其R语言实现 ROC全称为Receiver Operating Characteristic，即接收者操作特性曲线，是评估二分类模型性能的一种重要工具。在机器学习和统计领域，尤其是在医学诊断、信号检测理论以及模式识别中...

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 将字符标签转换为数值标签 le = LabelEncoder() y = le.fit_transform(y) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 构建多分类模型 model = RandomForestClassifier(n_estimators=10, max_depth=5, random_state=42) model.fit(X_train, y_train) # 在测试集上预测每个标签的概率 y_pred = model.predict(X_test) # # 计算micro-averaging的ROC曲线数据 fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, y_pred) roc_auc = auc(fpr, tpr)将此段代码按上述修改

y_score = ovr.predict_proba(X_test) # 计算每个类别的ROC曲线和AUC fpr, tpr, roc_auc = dict(), dict(), dict() n_classes = y_bin.shape[1] for i in range(n_classes): fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test...

优化代码# 打印分类报告 print(classification_report(y_test, y_pred)) from sklearn.metrics import classification_report, roc_curve, auc # 评估分类模型性能 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, clf.predict_proba(X_test)[:,1]) roc_auc = auc(fpr, tpr)出错ValueError: multiclass format is not supported

y_pred = clf.predict(X_test) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) print(cm) 你也可以使用 classification_report 函数来打印准确率、精确率、召回率和 F1-score。例如： python from sklearn....

pca = PCA(n_components=7) newX = pca.fit_transform(X) x_data = ['PC1','PC2','PC3','PC4','PC5','PC6','PC7'] y_data = np.around(pca.explained_variance_ratio_, 2) plt.bar(x=x_data, height=y_data,color='steelblue', alpha=0.8) plt.show() PCA_data = pd.DataFrame(newX, columns=['PC1', 'PC2', 'PC3', 'PC4', 'PC5', 'PC6', 'PC7']) correlation_matrix = PCA_data.corr() sns.heatmap(correlation_matrix, cmap='coolwarm', annot=True) plt.show() 上述代码是对数据进行主成分分析，展示每个主成分的贡献率， 并计算所有主成分之间的皮尔逊相关系数，并用热图Heatmap的形式展示出来，请在上述代码基础上，请给出下一步的代码，要求是：划分训练集测试集，使用前六个主成分作为自变量训练逻辑回归模型。显示模型预测的准确率，显示模型的混淆矩阵，试着画出ROC曲线。

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, clf.predict_proba(X_test)[:,1]) plt.plot(fpr, tpr) plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--', color='k') plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True ...

生成代码SVM 分类模型 搭建并创建支持向量机模型实现玻璃等级划分问题.４）PCA 降维 n_components=0.999 （５）建立 SVM 分类模型，并输出预测结果 （６）打印出分类报告，评价分类模型性能 （７）使用 metrics 参数评估分类模型 （８）绘制 ROC 曲线评价分类模型

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, clf.predict_proba(X_test)[:,1]) roc_auc = auc(fpr, tpr) # 绘制ROC曲线 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC ...

实验六 模型的选择和评估 交叉验证 加载iris数据集，拟合SVM ，1)使用train_test_split 分割训练集和测试集（80% VS 20%）2) 使用cross_val_score做十折交叉验证 3）计算交叉验证所有指标4）画出ROC曲线

y_score = clf.predict_proba(X_test) fpr, tpr, threshold = roc_curve(y_test, y_score[:, 1]) roc_auc = auc(fpr, tpr) plt.figure() plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %...

python中绘制多分类问题的macro-ROC曲线，计算AUC

y_pred_prob = clf.fit(X_train, y_train).predict_proba(X_test) 接着，计算每个类别的FPR（False Positive Rate）、TPR（True Positive Rate）和AUC： python n_classes = len(np.unique(y_test)) fprs = ...

基于sklearn鸢尾花数据集，编写代码训练一个AdaBoost模型，并给出accuracy、recall、precision、F1和auc等分类模型精度指标。

roc_auc = roc_auc_score(y_test, ada_clf.predict_proba(X_test)[:, 1], multi_class='ovo') # 对应于二分类任务 print(f"Accuracy: {accuracy}") print(f"Recall: {recall}") print(f"Precision: {precision}") ...

链路预测里面的AUC和准确率代码怎么写

链路预测中经常使用的评估指标有AUC和准确率，...计算AUC的方法是使用predict_proba方法得到预测概率，然后使用roc_auc_score函数计算AUC值。需要注意的是，在实际应用中还需要进行交叉验证等步骤来评估模型性能。

导入多分类数据把混淆矩阵和AUC曲线画出来python代码

roc_auc_scores = roc_auc_score(y_test, y_pred_prob, multi_class='ovo') fig, ax = plt.subplots() for i in range(len(np.unique(y))): fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test[:, i], y_pred_prob[:, i]) ax.plot...

利用决策树算法对鸢尾花数据进行建模分类，用graphviz可视化算法的过程与结合准确率、ROC曲线、F1分数、混淆矩阵、召回率、精确率等结果指标，代码展示加解释

roc_auc = roc_auc_score(y_test, clf.predict_proba(X_test)[:, -1]) f1 = f1_score(y_test, y_pred, average='macro') conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred, ...

代码实现逻辑回归预测的ROC值

y_pred = clf.predict_proba(X_test)[:, 1] 5. 计算ROC曲线和AUC值 python fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred) auc = roc_auc_score(y_test, y_pred) 6. 可视化ROC曲线 python plt...

调用sklearn库实现对乳腺癌数据的分类，采用逻辑回归分类方法，并计算以下性能评价指标：平均精确率、AUC，并绘制PR曲线与ROC曲线。

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, roc_auc_score, roc_curve, \ precision_recall_curve import matplotlib.pyplot as plt # 加载乳腺癌数据 data = load_breast_cancer() X = data....

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

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)) ...

用catboost画ROC曲线

y_pred = clf.predict_proba(X_test)[:, 1] # 计算ROC曲线和AUC fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred) roc_auc = roc_auc_score(y_test, y_pred) # 绘制ROC曲线 plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve...

BP神经网络 1. 导入葡萄酒数据集（python的sklearn库可直接导入）； 2. 利用python数据库中相关的BP神经网络算法进行实现； 3. 设置好精度后，通过修改各项参数（隐藏层的层数、各隐藏层节点数、学习率等），观察并记录下不同参数下的迭代次数，并记录下误差与迭代次数的关系曲线； 4. 实现相应ROC曲线。 5. 所有代码用Python实现

y_pred = clf.predict_proba(X_test) fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred[:,1]) roc_auc = auc(fpr, tpr) plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_...

对https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Adult数据集构建一个分类器，测试分类器性能，列表展示分类器性能指标，画出ROC曲线的python代码

y_pred_proba = clf.predict_proba(X_test)[:, 1] fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred_proba) roc_auc = auc(fpr, tpr) plt.title('Receiver Operating Characteristic') plt.plot(fpr, tpr, 'b', ...

利用sklearn训练模型，并用十折交叉验证法验证模型后，如何得到roc曲线图及roc曲线下面积的标准差

mean_tpr = np.mean([roc_curve(y, clf.predict_proba(X)[:, 1])[1] for train, test in kf.split(X) for y in [y[test]]], axis=0) plt.plot(mean_fpr, mean_tpr, color='b', label='Mean ROC (AUC = %0.2f $\pm$ %...

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