做网站建设要学多久,微信公众号登录入口官方,社区cms,app开发公司杭州ROC曲线与AUC。使用不同的迭代次数#xff08;基模型数量#xff09;进行 Adaboost 模型训练#xff0c;并记录每个模型的真阳性率和假阳性率#xff0c;并绘制每个模型对应的 ROC 曲线#xff0c;比较模型性能#xff0c;输出 AUC 值最高的模型的迭代次数和 ROC 曲线。 …ROC曲线与AUC。使用不同的迭代次数基模型数量进行 Adaboost 模型训练并记录每个模型的真阳性率和假阳性率并绘制每个模型对应的 ROC 曲线比较模型性能输出 AUC 值最高的模型的迭代次数和 ROC 曲线。 使用Python的scikit-learn库来训练Adaboost模型并记录每个模型的真阳性率和假阳性率并绘制每个模型对应的ROC曲线。然后比较模型性能并输出AUC值最高的模型的迭代次数和ROC曲线。 下面是一个示例代码用于在病马数据集上进行Adaboost模型的训练、绘制ROC曲线和计算AUC值
如果你的是csv文件
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt# 加载数据集这里假设数据已经存储在名为data的DataFrame中
# 请根据实际情况修改加载数据集的代码
data pd.read_csv(your_dataset.csv)# 假设数据集中最后一列为标签其余列为特征
X data.iloc[:, :-1]
y data.iloc[:, -1]# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.2, random_state42)# 初始化基模型数量列表和对应的AUC值列表
n_estimators_list [50, 100, 150, 200]
auc_list []# 训练Adaboost模型并计算每个模型的AUC值
for n_estimators in n_estimators_list:ada_model AdaBoostClassifier(n_estimatorsn_estimators, random_state42)ada_model.fit(X_train, y_train)y_score ada_model.decision_function(X_test)fpr, tpr, thresholds roc_curve(y_test, y_score)roc_auc auc(fpr, tpr)auc_list.append(roc_auc)# 绘制ROC曲线plt.plot(fpr, tpr, labeln_estimators %d, AUC %0.2f % (n_estimators, roc_auc))# 找到AUC值最高的模型的迭代次数
best_n_estimators n_estimators_list[np.argmax(auc_list)]# 设置图形参数
plt.xlabel(False Positive Rate)
plt.ylabel(True Positive Rate)
plt.title(ROC Curve for Adaboost Model)
plt.legend(loclower right)
plt.show()# 输出AUC值最高的模型的迭代次数和ROC曲线
print(AUC值最高的模型的迭代次数, best_n_estimators)在病马数据集上进行算法比较ROC曲线与AUC
使用不同的迭代次数基模型数量进行 Adaboost 模型训练并记录每个模型的真阳性率和假阳性率并绘制每个模型对应的 ROC 曲线比较模型性能输出 AUC 值最高的模型的迭代次数和 ROC 曲线。计算不同基模型数量下的AUC值画出“分类器个数-AUC”关系图讨论随着弱分类器个数的增加AUC的值会如何变化为什么如果AUC值随着弱分类器的增加而增加是否表示弱分类器个数越多越好呢我们能否根据AUC的曲线图找到最优的弱分类器个数怎么找
数据集是horseColicTest.txt和horseColicTraining.txt不是csv文件 使用不同的迭代次数基模型数量进行 Adaboost 模型训练并记录每个模型的真阳性率和假阳性率并绘制每个模型对应的 ROC 曲线比较模型性能输出 AUC 值最高的模型的迭代次数和 ROC 曲线。 import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt# 加载训练集和测试集
train_data pd.read_csv(horseColicTraining.txt, delimiter\t, headerNone)
test_data pd.read_csv(horseColicTest.txt, delimiter\t, headerNone)# 假设数据集中最后一列为标签其余列为特征
X_train train_data.iloc[:, :-1]
y_train train_data.iloc[:, -1]
X_test test_data.iloc[:, :-1]
y_test test_data.iloc[:, -1]# 初始化基模型数量列表和对应的AUC值列表
n_estimators_list [50, 100, 150, 200]
auc_list []# 训练Adaboost模型并计算每个模型的AUC值
for n_estimators in n_estimators_list:ada_model AdaBoostClassifier(n_estimatorsn_estimators, random_state42)ada_model.fit(X_train, y_train)y_score ada_model.decision_function(X_test)fpr, tpr, thresholds roc_curve(y_test, y_score)roc_auc auc(fpr, tpr)auc_list.append(roc_auc)# 绘制ROC曲线plt.plot(fpr, tpr, labeln_estimators %d, AUC %0.2f % (n_estimators, roc_auc))# 找到AUC值最高的模型的迭代次数
best_n_estimators n_estimators_list[np.argmax(auc_list)]# 设置图形参数
plt.xlabel(False Positive Rate)
plt.ylabel(True Positive Rate)
plt.title(ROC Curve for Adaboost Model)
plt.legend(loclower right)
plt.show()# 输出AUC值最高的模型的迭代次数和ROC曲线
print(AUC值最高的模型的迭代次数, best_n_estimators)
