1. 导入roc_auc_score函数 首先,我们需要从sklearn.metrics模块中导入roc_auc_score函数。这是计算ROC曲线下面积(AUC)的关键函数,通常用于评估二分类模型的性能。 python from sklearn.metrics import roc_auc_score 2. 准备真实标签和预测概率 在使用roc_auc_score函数之前,我们需要准备两组数据:真实标签(y_tru...
from sklearn.metrics import roc_auc_score auc_score = roc_auc_score(y_test,y_pred) 说明: y_pred即可以是类别,也可以是概率。 roc_auc_score直接根据真实值和预测值计算auc值,省略计算roc的过程。 1# -*- coding: utf-8 -*-2"""3# 作者:wanglei52054# 邮箱:wanglei5205@126.com5# 博客:http...
后续加上全连接的64维向量,做得更好# Instantiate homogeneous GNN:self.gnn = GNN(hidden_channels)#同构图# Convert GNN model into a heterogeneous variant:self.gnn = to_hetero(self.gnn, metadata=data.metadata())#to_hetero考虑点和边的类型,把同构图转换成异构图self.classifier = Classifier()#分类器...
# 引入随机森林 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # 引入ROC/AUC Scroe from sklearn.metrics import roc_auc_score import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set_style('whitegrid') %matplotlib inline 1. 2. 3. 4. 5. 6....
importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.linear_model.logisticimportLogisticRegressionfromsklearn.cross_validationimporttrain_test_split,cross_val_scorefromsklearn.metricsimportroc_curve,auc ...
对于sklearn函数的错误消息“'RocCurveDisplay‘没有属性'from_predictions’”,这个错误消息表明在使用RocCurveDisplay函数时发生了问题。具体来说,该函数没有名为'from_predictions'的属性。 要解决这个问题,可以采取以下步骤: 确认sklearn的版本:首先,确保你正在使用最新版本的sklearn库。可以通过...
二元分类的效果评估方法有很多,常见的包括第一章里介绍的肿瘤预测使用的准确率(accuracy)、精确率(precision)和召回率(recall)三项指标,以及综合评价指标(F1 measure)、ROC AUC值(Receiver Operating Characteristic ROC,Area Under Curve,AUC)。这些指标评价的样本分类是真阳性(true positives)、真阴性(true negatives)...
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # 引入ROC/AUC Scroe from sklearn.metrics import roc_auc_score import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set_style('whitegrid') %matplotlib inline然后我们把数据集加载到项目中1...
#计算准确率fromsklearn.metricsimportroc_auc_scoredefevalute(loader,model): model.eval() prediction = [] labels = []withtorch.no_grad():fordatainloader: data = data#.to(device)pred = model(data)#.detach().cpu().numpy()label = data.y#.detach().cpu().numpy()prediction.append(pred)...
sklearn.feature_selectionimportVarianceThreshold, SelectFromModel#第一个是特征选择中的方差阈值法(设定一个阈值,小于这个阈值就丢弃),第二个是嵌入式特征选择的一种#from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerfromsklearn.ensembleimportExtraTreesClassifier#极端随机树,是随机深林的一种frommatplotlibimportstyle, ...