# у得分为模型预测正例的概率 y_score =knn.predict_proba(X_test)[:,1] #计算不同阈值下,fpr和tpr的组合值,其中fpr表示1-Specificity,tpr表示sensitivity fpr,tpr,threshold =metrics.roc_curve(y_test,y_score) # 计算AUC的值 roc_auc = metrics.auc(fpr,tpr) print("KNN模型预测测试集数据ROC曲线的...
knn.fit(iris_x_train, iris_y_train) # 给分类器填充 训练数据 iris_y_predict = knn.predict(iris_x_test) # 使用分类器knn 对训练集 进行预测, 返回预测结果 probability = knn.predict_proba(iris_x_test) # # 使用分类器knn 对训练集 进行预测每个类型概率 score = knn.score(iris_x_test, iris...
predict(X): 预测模型。 score(X,y): 返回在(X,y)上预测的准确率(accuracy)。 predict_proba(X): 返回样本为每种标记的概率。 kneighbors([X,n_neighbors,return_distace]): 返回样本点的k邻近点。如果return_distance=True,同时还返回到这些近邻点的距离。 kneighbors_graph([X,n_neighbors,mode]): 返...
y_score =knn.predict_proba(X_test)[:,1] #计算不同阈值下,fpr和tpr的组合值,其中fpr表示1-Specificity,tpr表示sensitivity fpr,tpr,threshold =metrics.roc_curve(y_test,y_score) # 计算AUC的值 roc_auc = metrics.auc(fpr,tpr) print("KNN模型预测测试集数据ROC曲线的AUC:",roc_auc) KNN模型预测测...
predict_proba(X_test)[:, 1] # 获取正类的预测概率 5. 绘制PR曲线 precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_test, y_score) pr_auc = average_precision_score(y_test, y_score) plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(recall, precision, color='blue', lw=2, label='PR ...
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_train, clf.predict(x_train)) answer = clf.predict_proba(x)[:,1] print(classification_report(y, answer, target_names = ['thin', 'fat'])) ''' 将整个测试空间的分类结果用不同颜色区分开''' answer...
knn.predict_proba([[4.8,5.1]])'''fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#导包x = [[1,5],[2,4],[2.2,5], [4.1,5],[5,1],[5,2],[5,3],[6,2], [7.5,4.5],[8.5,4],[7.9,5.1],[8.2,5]]#设置分类的数据y =[0,0,0,1,1,1,1,1,2,2,2,2]#对 x 进行分类,前三个...
@method predict_proba(X): 返回X预测为各类别的概率 @method kneighbors(X, n_neighbors, return_distance): 返回样本点的k近邻点。如果return_distance=True,则也会返回这些点的距离 @method kneighbors_graph(X, n_neighbors, mode): 返回样本点的连接图 ...
predict_proba=knn.predict_proba(testData) 好了,这样一个knn的搭建、导入训练集、预测的过程就结束了。 之后再来说svm的,更加简单。 fromsklearnimport svm=svm.SVC() svm.fit(trainData,trainLabel) 预测一下testData。 predict=clf.predict(testData) ...
#计算各测试样本预测的概率值这里我们没有用概率值,但是在实际工作中可能会参考概率值来进行最后结果的筛选,而不是直接使用给出的预测标签probility=knn.predict_proba(iris_x_test)#计算与最后一个测试样本距离最近的5个点,返回的是这些样本的序号组成的数组neighborpoint=knn.kneighbors([iris_x_test[-1]],5)...