# from the titanic dataset
X = df.drop(columns="survived")
y = df.survived
scoring = ['accuracy','precision','roc_auc','f1',]
from sklearn.model_selection import cross_validate
from sklearn.linear_model import (LogisticRegression)
def model_LR(): #logstic Regr
我有一个有300个点和32个不同标签的数据集,我想通过网格搜索和LabelKFold验证来绘制它的学习曲线来评估一个LabelKFold模型。
我的代码如下所示:
import numpy as np
from sklearn import preprocessing
from sklearn.svm import LinearSVR
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.cross_validation import LabelKFold
from sklearn.grid_search import GridSearchCV
我试图为我所构建的硬投票分类器计算roc_auc。我给出的代码具有可复制的示例。现在我想计算roc_auc分数并绘制ROC曲线,但不幸的是,当表决=“难”时,我得到了以下错误: predict_proba不可用
# Voting Ensemble for Classification
import pandas
from sklearn import datasets
from sklearn import model_selection
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import D
我想使用嵌套交叉验证与网格搜索一个2类分类问题,使用roc_auc函数作为一个记分器。我也想打印分类矩阵,所以我尝试创建一个简单的自定义记分器函数来打印分类报告。但是,我得到了一个与这两个函数不同的nested_score。下面是一个使用sklearn示例()中改编的乳腺癌数据集的示例:
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import GridSe
我有一个回归问题,我正在使用keras全连接层来模拟我的问题。我正在使用cross_val_score,我的问题是:如何提取cross_val_score所做的每个训练/验证组合的模型和历史记录?
假设这个例子:
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import cross_val_score, KFold
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.wrappers.scikit_learn impor
我正在做一个二元分类,我和AUC一起使用的绘制的ROC曲线对我来说似乎很奇怪。下面是一个例子。
📷
据我所知,中华民国是真实阳性率与假阳性率的视觉代表。在绘制混淆矩阵时,我可以看到大量的假阴性和假阳性:
📷
我不明白为什么中华民国的曲线只有一个断点。因此,我的问题是,为什么我们会有这样的形状,而不是典型的平滑(呃)单调增长的形状?
我尝试使用n_iter参数RandomizedSearchCV、n_splits of StratifiedKFold和使用的分类器估计器(LogisticRegression(),RandomForestClassifier())。
完全可复制代码:
from s
我是SciKit-Learn的新手,我一直在kaggle上研究一个回归问题(king county csv)。我一直在训练一个回归模型来预测房价,我想画出图表,但我不知道怎么做。我使用的是python 3.6。如有任何建议或建议,我们将不胜感激。 #importing numpy and pandas, seaborn
import numpy as np #linear algebra
import pandas as pd #datapreprocessing, CSV file I/O
import seaborn as sns #for plotting graphs
from s
我有一个神经网络模型,我正在使用KerasClassifier,然后使用KFold进行交叉验证。现在我在绘制ROC曲线时遇到了问题。我已经尝试了几个代码,但大多数都给我一个错误的多标签是不解释的。我有以下代码,直到我的神经网络产生准确性。如果有人能帮助我完成代码的后面部分,我将不胜感激。
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.layers import Dense, Input
from keras.models import Model, Sequential
from keras.wrappers.scikit_learn im
我想使用AUC的精确和召回曲线作为一个指标来训练我的模型。当使用交叉验证时,我是否需要为此做一个特定的记分员?
请考虑以下可重复的示例。注意不平衡的目标变量。
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split, RepeatedStratifiedKFold
# generate 2 class dataset
X, y = make_c
在阅读了一些教程之后,这是我第一次构建Keras深度学习模型,因为我是机器学习和深度学习的初学者。大多数教程都使用训练-测试拆分来训练和测试模型。然而,我选择使用StratifiedKFold CV。代码如下所示。 X = dataset[:,0:80].astype(float)
Y = dataset[:,80]
kfold = StratifiedKFold(n_splits=10,random_state=seed)
for train, test in kfold.split(X, Y):
# create model
model = Sequential()
mod