for each class class_names = np.unique(y_train) y_scores = tree.predict_proba(X_test) y_pred = tree.predict(X_test) macro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovo', average='macro') y_test = label_binarize(y_test, classes=range(3)) y_pred = label_binarize(y_pred, classes=range(3)) micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, average='micro') #micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovr', average='micro') # calculate ROC curve fpr = dict() tpr = dict() roc_auc = dict() for i in range(3): # 遍历三个类别 fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_pred[:, i]) roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i]) return reports, matrices, micro_auc, macro_auc, fpr, tpr, roc_auc根据上述代码怎么调整下列代码fpr["micro"], tpr["micro"], _ = roc_curve(y_test.ravel(), y_pred.ravel()) roc_auc["micro"] = auc(fpr["micro"], tpr["micro"]) # Compute macro-average ROC curve and ROC area（方法一） # First aggregate all false positive rates all_fpr = np.unique(np.concatenate([fpr_avg[i] for i in range(3)])) # Then interpolate all ROC curves at this points mean_tpr = np.zeros_like(all_fpr) for i in range(3): mean_tpr += interp(all_fpr, fpr_avg[i], tpr_avg[i]) # Finally average it and compute AUC mean_tpr /= 3 fpr_avg["macro"] = all_fpr tpr_avg["macro"] = mean_tpr macro_auc_avg["macro"] = macro_auc_avg # Plot all ROC curves lw = 2 plt.figure() plt.plot(fpr_avg["micro"], tpr_avg["micro"], label='micro-average ROC curve (area = {0:0.2f})' ''.format(micro_auc_avg["micro"]), color='deeppink', linestyle=':', linewidth=4) plt.plot(fpr_avg["macro"], tpr_avg["macro"], label='macro-average ROC curve (area = {0:0.2f})' ''.format(macro_auc_avg["macro"]), color='navy', linestyle=':', linewidth=4) colors = cycle(['aqua', 'darkorange', 'cornflowerblue']) for i, color in zip(range(3), colors): plt.plot(fpr_avg[i], tpr_avg[i], color=color, lw=lw, label='ROC curve of class {0} (area = {1:0.2f})' ''.format(i, roc_auc_avg[i])) plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', lw=lw) plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('DF') plt.legend(loc="lower right") plt.show()

时间: 2024-02-28 15:54:04 浏览: 323
根据上述代码，可以将下列代码进行如下调整： ```python fpr["micro"], tpr["micro"], _ = roc_curve(y_test.ravel(), y_pred.ravel()) roc_auc["micro"] = auc(fpr["micro"], tpr["micro"]) # Compute macro-average ROC curve and ROC area # First aggregate all false positive rates all_fpr = np.unique(np.concatenate([fpr[i] for i in range(3)])) # Then interpolate all ROC curves at this points mean_tpr = np.zeros_like(all_fpr) for i in range(3): mean_tpr += interp(all_fpr, fpr[i], tpr[i]) # Finally average it and compute AUC mean_tpr /= 3 fpr_avg["macro"] = all_fpr tpr_avg["macro"] = mean_tpr macro_auc_avg = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovo', average='macro') roc_auc_avg["macro"] = macro_auc_avg # Plot all ROC curves lw = 2 plt.figure() plt.plot(fpr_avg["micro"], tpr_avg["micro"], label='micro-average ROC curve (area = {0:0.2f})' ''.format(micro_auc), color='deeppink', linestyle=':', linewidth=4) plt.plot(fpr_avg["macro"], tpr_avg["macro"], label='macro-average ROC curve (area = {0:0.2f})' ''.format(macro_auc_avg), color='navy', linestyle=':', linewidth=4) colors = cycle(['aqua', 'darkorange', 'cornflowerblue']) for i, color in zip(range(3), colors): plt.plot(fpr_avg[i], tpr_avg[i], color=color, lw=lw, label='ROC curve of class {0} (area = {1:0.2f})'.format(i, roc_auc[i])) plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', lw=lw) plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('DF') plt.legend(loc="lower right") plt.show() ``` 首先，`macro_auc_avg` 应该是一个变量，用来存储计算得到的宏平均 ROC AUC 值，因此需要对其进行定义和赋值。其次，`roc_auc_avg` 应该是一个字典，用来存储每个类别的 ROC AUC 值，因此需要将其定义为一个空字典。在计算宏平均 ROC 曲线和 ROC AUC 值时，应该使用 `roc_auc_score` 函数来计算。最后，在绘制 ROC 曲线时，变量名应该改为 `roc_auc`，而不是 `roc_auc_avg`。
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data = pd.read_excel('C:/lydata/test4.xlsx') X = data.drop('HER2_G', axis=1) y = data['HER2_G'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, stratify=y, random_state=42) kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) accuracy_scores = [] precision_scores = [] recall_scores = [] f1_scores = [] auc_scores = [] total_confusion_matrix = np.zeros((len(np.unique(y_train)), len(np.unique(y_train))), dtype=int) smote = SMOTE(k_neighbors=4, sampling_strategy=0.94, random_state=42) mi_selector = SelectKBest(score_func=mutual_info_classif, k=16) pipeline = Pipeline([ ('scaler', RobustScaler()), ('smote', smote), ('mi_selector', mi_selector), ('xgb', XGBClassifier( learning_rate=0.02, n_estimators=150, subsample=0.85, min_samples_split=5, min_samples_leaf=1, max_depth=6, random_state=42, tol=0.0001, ccp_alpha=0, max_features=9 )) ]) for train_index, val_index in kf.split(X_train): X_train_fold, X_val = X_train.iloc[train_index], X_train.iloc[val_index] y_train_fold, y_val = y_train.iloc[train_index], y_train.iloc[val_index] pipeline.fit(X_train_fold, y_train_fold) y_pred = pipeline.predict(X_val) y_proba = pipeline.predict_proba(X_val)[:, 1] accuracy_scores.append(accuracy_score(y_val, y_pred)) precision_scores.append(precision_score(y_val, y_pred)) recall_scores.append(recall_score(y_val, y_pred)) f1_scores.append(f1_score(y_val, y_pred)) auc_scores.append(roc_auc_score(y_val, y_proba)) cm = confusion_matrix(y_val, y_pred) total_confusion_matrix += cm accuracy = np.mean(accuracy_scores) precision = np.mean(precision_scores) recall = np.mean(recall_scores) f1 = np.mean(f1_scores) auc = np.mean(auc_scores) pipeline.fit(X_train, y_train) y_test_pred = pipeline.predict(X_test) y_test_proba = pipeline.predict_proba(X_test)[:, 1] accuracy_test = accuracy_score(y_test, y_test_pred) precision_test = precision_score(y_test, y_test_pred) recall_test = recall_score(y_test, y_test_pred) f1_test = f1_score(y_test, y_test_pred) auc_test = roc_auc_score(y_test, y_test_proba) print(f"测试集 AUC score: {auc_test:.2f}") cm_test = confusion_matrix(y_test, y_test_pred) print("测试集混淆矩阵：") print(cm_test) 为什么这个代码每次运行得出的指标结果都不一样

mi_selector = SelectKBest(score_func=lambda X, y: mutual_info_classif(X, y, random_state=42), k=16) 或者在创建SelectKBest时，使用partial来固定参数。例如： from functools import partial mi_selector =...

data = pd.read_excel(‘C:/lydata/Traintest1.xlsx’) X = data.drop(‘HER2_G’, axis=1) y = data[‘HER2_G’] kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) accuracy_scores = [] precision_scores = [] recall_scores = [] f1_scores = [] auc_scores = [] total_confusion_matrix = np.zeros((len(np.unique(y)), len(np.unique(y))), dtype=int) rf = RandomForestClassifier(random_state=42, n_estimators=49, max_depth=4, class_weight=‘balanced’) rfe = RFE(rf, n_features_to_select=10) pipeline = Pipeline([ (‘smote’, SMOTE(k_neighbors=1,sampling_strategy=0.8, random_state=42)), (‘tomek’, TomekLinks()), (‘scaler’, StandardScaler()), (‘rfe’, rfe), (‘gb’, GradientBoostingClassifier( loss=‘log_loss’, learning_rate=0.03, n_estimators=1300, subsample=0.9, criterion=‘friedman_mse’, min_samples_split=2, min_samples_leaf=2, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_depth=4, min_impurity_decrease=0.0, init=None, random_state=42, max_features=None, verbose=0, max_leaf_nodes=None, warm_start=True, validation_fraction=0.1, n_iter_no_change=None, tol=0.0001, ccp_alpha=0.0 )) ]) for train_index, test_index in kf.split(X): X_train, X_test = X.iloc[train_index], X.iloc[test_index] y_train, y_test = y.iloc[train_index], y.iloc[test_index] pipeline.fit(X_train, y_train) y_pred = pipeline.predict(X_test) y_proba = pipeline.predict_proba(X_test)[:, 1] accuracy_scores.append(accuracy_score(y_test, y_pred)) precision_scores.append(precision_score(y_test, y_pred)) recall_scores.append(recall_score(y_test, y_pred)) f1_scores.append(f1_score(y_test, y_pred)) auc_scores.append(roc_auc_score(y_test, y_proba)) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) total_confusion_matrix += cm accuracy = np.mean(accuracy_scores) precision = np.mean(precision_scores) recall = np.mean(recall_scores) f1 = np.mean(f1_scores) auc = np.mean(auc_scores) print(“Gradient Boosting 参数：”) print(pipeline.named_steps[‘gb’].get_params()) print(f"Gradient Boosting 平均 accuracy: {accuracy:.2f}“) print(f"Gradient Boosting 平均 precision: {precision:.2f}”) print(f"Gradient Boosting 平均 recall: {recall:.2f}“) print(f"Gradient Boosting 平均 F1 score: {f1:.2f}”) print(f"Gradient Boosting 平均 AUC score: {auc:.2f}“) print(“综合混淆矩阵：”) print(total_confusion_matrix) pipeline.fit(X, y) test_data = pd.read_excel(‘C:/lydata/Testtest1.xlsx’) X_test = test_data.drop(‘HER2_G’, axis=1) y_test = test_data[‘HER2_G’] y_test_pred = pipeline.predict(X_test) y_test_proba = pipeline.predict_proba(X_test)[:, 1] accuracy_test = accuracy_score(y_test, y_test_pred) precision_test = precision_score(y_test, y_test_pred) recall_test = recall_score(y_test, y_test_pred) f1_test = f1_score(y_test, y_test_pred) auc_test = roc_auc_score(y_test, y_test_proba) print(f"测试集 accuracy: {accuracy_test:.2f}”) print(f"测试集 precision: {precision_test:.2f}“) print(f"测试集 recall: {recall_test:.2f}”) print(f"测试集 F1 score: {f1_test:.2f}“) print(f"测试集 AUC score: {auc_test:.2f}”) cm_test = confusion_matrix(y_test, y_test_pred) print(“测试集混淆矩阵：”)特征工程交叉应该放在代码什么位置

但用户的数据是直接通过pd.read_excel读取后，分割为X和y，然后传入Pipeline。因此，如果特征交叉需要基于原始数据，应该在Pipeline之外，或者在Pipeline中添加一个自定义的转换器来进行特征交叉。 但更合理的方式...

修改和补充下列代码得到十折交叉验证的平均每一折auc值和平均每一折aoc曲线，平均每一折分类报告以及平均每一折混淆矩阵 min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1) y_pred11 = tree.predict(X_test1) y_pred1.append(y_pred11 X_train.append(X_train1) X_test.append(X_test1) y_test.append(y_test1) y_train.append(y_train1) X_train_fuzzy1, X_test_fuzzy1 = X_fuzzy[train_id], X_fuzzy[test_id] y_train_fuzzy1, y_test_fuzzy1 = y_sampled[train_id], y_sampled[test_id] X_train_fuzzy1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = min_max_scaler.transform(X_test_fuzzy1) X_train_fuzzy1 = np.array(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = np.array(X_test_fuzzy1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train_fuzzy1, y_train_fuzzy1) y_predd = tree.predict(X_test_fuzzy1) y_pred.append(y_predd) X_test_fuzzy.append(X_test_fuzzy1) y_test_fuzzy.append(y_test_fuzzy1)y_pred = to_categorical(np.concatenate(y_pred), num_classes=3) y_pred1 = to_categorical(np.concatenate(y_pred1), num_classes=3) y_test = to_categorical(np.concatenate(y_test), num_classes=3) y_test_fuzzy = to_categorical(np.concatenate(y_test_fuzzy), num_classes=3) print(y_pred.shape) print(y_pred1.shape) print(y_test.shape) print(y_test_fuzzy.shape) # 深度森林 report1 = classification_report(y_test, y_prprint("DF",report1) report = classification_report(y_test_fuzzy, y_pred) print("DF-F",report) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred1) rmse = math.sqrt(mse) print('深度森林RMSE:', rmse) print('深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred1)) mse = mean_squared_error(y_test_fuzzy, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('F深度森林RMSE:', rmse) print('F深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test_fuzzy, y_pred)) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = math.sqrt(mse)

auc_score = roc_auc_score(y_test1, y_pred_proba, multi_class='ovr') auc_scores.append(auc_score) fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test1, y_pred_proba[:, 1]) aoc_fprs.append(fpr) aoc_tprs.append(tpr) y...

y_val_scores = model.predict_proba(X_val) y_test_scores = model.predict_proba(X_test)代码解读

这段代码使用了一个...然后，它分别调用了模型的predict_proba方法，将X_val和X_test作为参数传递给该方法，并将结果分别存储在y_val_scores和y_test_scores变量中。这些变量存储的是对输入数据的预测结果的概率值。

data = pd.read_excel('C:/lydata/test4.xlsx') X = data.drop('HER2_G', axis=1) y = data['HER2_G'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, stratify=y, random_state=42) kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) accuracy_scores = [] precision_scores = [] recall_scores = [] f1_scores = [] auc_scores = [] total_confusion_matrix = np.zeros((len(np.unique(y_train)), len(np.unique(y_train))), dtype=int) pipeline = Pipeline([ ('smote', SMOTE(k_neighbors=3, sampling_strategy=0.8, random_state=42)), ('scaler', RobustScaler()), ('gb', GradientBoostingClassifier( learning_rate=0.04, n_estimators=829, subsample=0.79, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, max_depth=4, random_state=42, warm_start=True, tol=0.0001, ccp_alpha=0, max_features=10, )) ]) # 存储每个折的 FPR、TPR 和 AUC fprs = [] tprs = [] aucs = [] for train_index, val_index in kf.split(X_train): X_train_fold, X_val = X.iloc[train_index], X.iloc[val_index] y_train_fold, y_val = y.iloc[train_index], y.iloc[val_index] pipeline.fit(X_train_fold, y_train_fold) y_pred = pipeline.predict(X_val) y_proba = pipeline.predict_proba(X_val)[:, 1] accuracy_scores.append(accuracy_score(y_val, y_pred)) precision_scores.append(precision_score(y_val, y_pred)) recall_scores.append(recall_score(y_val, y_pred)) f1_scores.append(f1_score(y_val, y_pred)) auc_scores.append(roc_auc_score(y_val, y_proba)) cm = confusion_matrix(y_val, y_pred) total_confusion_matrix += cm # 计算 ROC 曲线所需指标 fpr, tpr, _ = roc_curve(y_val, y_proba) fprs.append(fpr) tprs.append(tpr) aucs.append(roc_auc_score(y_val, y_proba)) accuracy = np.mean(accuracy_scores) precision = np.mean(precision_scores) recall = np.mean(recall_scores) f1 = np.mean(f1_scores) auc = np.mean(auc_scores) print("Gradient Boosting 参数：") print(pipeline.named_steps['gb'].get_params()) print(f"Gradient Boosting 平均 accuracy: {accuracy:.2f}") print(f"Gradient Boosting 平均 precision: {precision:.2f}") print(f"Gradient Boosting 平均 recall: {recall:.2f}") print(f"Gradient Boosting 平均 F1 score: {f1:.2f}") print(f"Gradient Boosting 平均 AUC score: {auc:.2f}") print("综合混淆矩阵：") print(total_confusion_matrix) pipeline.fit(X_train, y_train) y_test_pred = pipeline.predict(X_test) y_test_proba = pipeline.predict_proba(X_test)[:, 1] accuracy_test = accuracy_score(y_test, y_test_pred) precision_test = precision_score(y_test, y_test_pred) recall_test = recall_score(y_test, y_test_pred) f1_test = f1_score(y_test, y_test_pred) auc_test = roc_auc_score(y_test, y_test_proba) print(f"测试集 accuracy: {accuracy_test:.2f}") print(f"测试集 precision: {precision_test:.2f}") print(f"测试集 recall: {recall_test:.2f}") print(f"测试集 F1 score: {f1_test:.2f}") print(f"测试集 AUC score: {auc_test:.2f}") cm_test = confusion_matrix(y_test, y_test_pred) print("测试集混淆矩阵：") print(cm_test) # 绘制各个折的 ROC 曲线 plt.figure(figsize=(10, 8)) for i in range(len(fprs)): plt.plot(fprs[i], tprs[i], label=f'Fold {i + 1} (AUC = {aucs[i]:.2f})') plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', linestyle='--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('ROC Curve for Each Fold in 5-Fold Cross-validation') plt.legend(loc="lower right") plt.show() 这个代码我要画出五折交叉验证循环中的各个roc曲线，为什么有四折都是一

因为原本X_train和X_test是已经分割好的训练集和测试集，而交叉验证应该是在X_train（即原始数据的70%）上进行五折拆分，但代码中的kf.split(X_train)是否正确？ 这里需要明确：kf.split(X_train)的参数是否正确...

x_train = train.drop(['id','label'], axis=1) y_train = train['label'] x_test=test.drop(['id'], axis=1) def abs_sum(y_pre,y_tru): y_pre=np.array(y_pre) y_tru=np.array(y_tru) loss=sum(sum(abs(y_pre-y_tru))) return loss def cv_model(clf, train_x, train_y, test_x, clf_name): folds = 5 seed = 2021 kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=seed) test = np.zeros((test_x.shape[0],4)) cv_scores = [] onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) for i, (train_index, valid_index) in enumerate(kf.split(train_x, train_y)): print('************************************ {} ************************************'.format(str(i+1))) trn_x, trn_y, val_x, val_y = train_x.iloc[train_index], train_y[train_index], train_x.iloc[valid_index], train_y[valid_index] if clf_name == "lgb": train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y) valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y) params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'multiclass', 'num_class': 4, 'num_leaves': 2 ** 5, 'feature_fraction': 0.8, 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 4, 'learning_rate': 0.1, 'seed': seed, 'nthread': 28, 'n_jobs':24, 'verbose': -1, } model = clf.train(params, train_set=train_matrix, valid_sets=valid_matrix, num_boost_round=2000, verbose_eval=100, early_stopping_rounds=200) val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration) test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) val_y=np.array(val_y).reshape(-1, 1) val_y = onehot_encoder.fit_transform(val_y) print('预测的概率矩阵为：') print(test_pred) test += test_pred score=abs_sum(val_y, val_pred) cv_scores.append(score) print(cv_scores) print("%s_scotrainre_list:" % clf_name, cv_scores) print("%s_score_mean:" % clf_name, np.mean(cv_scores)) print("%s_score_std:" % clf_name, np.std(cv_scores)) test=test/kf.n_splits return test def lgb_model(x_train, y_train, x_test): lgb_test = cv_model(lgb, x_train, y_train, x_test, "lgb") return lgb_test lgb_test = lgb_model(x_train, y_train, x_test) 这段代码运用了什么学习模型

在LightGBM模型的参数设置上，使用了gbdt算法进行梯度提升决策树，num_class参数设置为4，表示有4个类别；num_leaves参数设置为2的5次方，表示叶节点的数量；feature_fraction和bagging_fraction是特征和样本的子...

final_valid_predictions = {} final_test_predictions = [] scores = [] log_losses = [] balanced_log_losses = [] weights = [] for fold in range(5): train_df = df[df['fold'] != fold] valid_df = df[df['fold'] == fold] valid_ids = valid_df.Id.values.tolist() X_train, y_train = train_df.drop(['Id', 'Class', 'fold'], axis=1), train_df['Class'] X_valid, y_valid = valid_df.drop(['Id', 'Class', 'fold'], axis=1), valid_df['Class'] lgb = LGBMClassifier(boosting_type='goss', learning_rate=0.06733232950390658, n_estimators = 50000, early_stopping_round = 300, random_state=42, subsample=0.6970532011679706, colsample_bytree=0.6055755840633003, class_weight='balanced', metric='none', is_unbalance=True, max_depth=8) lgb.fit(X_train, y_train, eval_set=(X_valid, y_valid), verbose=1000, eval_metric=lgb_metric) y_pred = lgb.predict_proba(X_valid) preds_test = lgb.predict_proba(test_df.drop(['Id'], axis=1).values) final_test_predictions.append(preds_test) final_valid_predictions.update(dict(zip(valid_ids, y_pred))) logloss = log_loss(y_valid, y_pred) balanced_logloss = balanced_log_loss(y_valid, y_pred[:, 1]) log_losses.append(logloss) balanced_log_losses.append(balanced_logloss) weights.append(1/balanced_logloss) print(f"Fold: {fold}, log loss: {round(logloss, 3)}, balanced los loss: {round(balanced_logloss, 3)}") print() print("Log Loss") print(log_losses) print(np.mean(log_losses), np.std(log_losses)) print() print("Balanced Log Loss") print(balanced_log_losses) print(np.mean(balanced_log_losses), np.std(balanced_log_losses)) print() print("Weights") print(weights)

这段代码是一个基于LightGBM模型的5折交叉验证训练过程，其中使用了加权的log loss作为评价...这里的final_valid_predictions是每个样本在验证集上的预测概率，final_test_predictions是每个样本在测试集上的预测概率。

把这段代码的PCA换成LDA：LR_grid = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) LR_grid_search = GridSearchCV(LR_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx ,scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) LR_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] clf = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=LinearSVC(C=5, random_state=42),n_jobs=10,verbose=1) clf.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] param_grid = {'final_estimator':[LogisticRegression(C=0.00001),LogisticRegression(C=0.0001), LogisticRegression(C=0.001),LogisticRegression(C=0.01), LogisticRegression(C=0.1),LogisticRegression(C=1), LogisticRegression(C=10),LogisticRegression(C=100), LogisticRegression(C=1000)]} Stacking_grid =StackingClassifier(estimators=estimators,) Stacking_grid_search = GridSearchCV(Stacking_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx, scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) Stacking_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) Stacking_grid_search.best_estimator_ train_pre_y = cross_val_predict(Stacking_grid_search.best_estimator_, pca_X_train,train_y, cv=cvx) train_res1=get_measures_gridloo(train_y,train_pre_y) test_pre_y = Stacking_grid_search.predict(pca_X_test) test_res1=get_measures_gridloo(test_y,test_pre_y) best_pca_train_aucs.append(train_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_test_aucs.append(test_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_train_scores.append(train_res1) best_pca_test_scores.append(test_res1) train_aucs.append(np.max(best_pca_train_aucs)) test_aucs.append(best_pca_test_aucs[np.argmax(best_pca_train_aucs)].item()) train_scores.append(best_pca_train_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) test_scores.append(best_pca_test_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) pca_comp.append(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) print("n_components:") print(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)])

test_scores.append(best_lda_test_scores[np.argmax(best_lda_train_aucs)]) lda_comp.append(n_components[np.argmax(best_lda_train_aucs)]) print("n_components:") print(n_components[np.argmax(best_lda_...

解释以下代码:def cv_model(clf, train_x, train_y, test_x, clf_name): folds = 5 seed = 2021 kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=seed) test = np.zeros((test_x.shape[0],4)) cv_scores = [] onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) for i, (train_index, valid_index) in enumerate(kf.split(train_x, train_y)): print('************************************ {} ************************************'.format(str(i+1))) trn_x, trn_y, val_x, val_y = train_x.iloc[train_index], train_y[train_index], train_x.iloc[valid_index], train_y[valid_index] if clf_name == "lgb": train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y) valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y) params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'multiclass', 'num_class': 4, 'num_leaves': 2 ** 5, 'feature_fraction': 0.8, 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 4, 'learning_rate': 0.1, 'seed': seed, 'nthread': 28, 'n_jobs':24, 'verbose': -1, } model = clf.train(params, train_set=train_matrix, valid_sets=valid_matrix, num_boost_round=2000, verbose_eval=100, early_stopping_rounds=200) val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration) test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) val_y=np.array(val_y).reshape(-1, 1) val_y = onehot_encoder.fit_transform(val_y) print('预测的概率矩阵为：') print(test_pred) test += test_pred score=abs_sum(val_y, val_pred) cv_scores.append(score) print(cv_scores) print("%s_scotrainre_list:" % clf_name, cv_scores) print("%s_score_mean:" % clf_name, np.mean(cv_scores)) print("%s_score_std:" % clf_name, np.std(cv_scores)) test=test/kf.n_splits return test

函数的输入包括分类器clf，训练数据train_x和train_y，测试数据test_x，以及分类器名称clf_name。函数的输出为测试数据的预测结果。具体的实现步骤如下： 1. 将训练数据分为5折，设置随机种子为2021。 2...

def cv_model(clf, train_x, train_y, test_x, clf_name='lgb'): folds = 5 seed = 2021 kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=seed) train = np.zeros(train_x.shape[0]) test = np.zeros(test_x.shape[0]) cv_scores = [] for i, (train_index, valid_index) in enumerate(kf.split(train_x, train_y)): print('************ {} *************'.format(str(i+1))) trn_x, trn_y, val_x, val_y = train_x.iloc[train_index], train_y[train_index], train_x.iloc[valid_index], train_y[valid_index] train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y) valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y) params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'binary', 'metric': 'auc', 'min_child_weight': 5, 'num_leaves': 2**6, 'lambda_l2': 10, 'feature_fraction': 0.9, 'bagging_fraction': 0.9, 'bagging_freq': 4, 'learning_rate': 0.01, 'seed': 2021, 'nthread': 28, 'n_jobs':-1, 'silent': True, 'verbose': -1, } model = clf.train(params, train_matrix, 50000, valid_sets=[train_matrix, valid_matrix], #categorical_feature = categorical_feature, verbose_eval=500,early_stopping_rounds=200) val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration) test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) train[valid_index] = val_pred test += test_pred / kf.n_splits cv_scores.append(roc_auc_score(val_y, val_pred)) print(cv_scores) print("%s_scotrainre_list:" % clf_name, cv_scores) print("%s_score_mean:" % clf_name, np.mean(cv_scores)) print("%s_score_std:" % clf_name, np.std(cv_scores)) return train, test lgb_train, lgb_test = cv_model(lgb, x_train, y_train, x_test)这段代码什么意思，分类标签为0和1，属于二分类，预测结果点击率的数值是怎么来的

- train_x 和 train_y 分别表示训练集的特征和标签。 - test_x 表示测试集的特征。 - clf_name 表示分类器的名称，用于输出结果时的标识。 具体流程如下： 1. 将训练集分成五份，每份作为一次验证集，其余...

val_sub, y_val_sub)]) # 预测 y_pred = pipeline.predict(X_test_selected) y_proba = pipeline.predict_proba(X_test_selected)[:, 1] # 计算评估指标 accuracy_scores.append(accuracy_score(y_test, y_pred)) precision_scores.append(precision_score(y_test, y_pred)) recall_scores.append(recall_score(y_test, y_pred)) f1_scores.append(f1_score(y_test, y_pred)) auc_scores.append(roc_auc_score(y_test, y_proba)) # 累加混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) total_confusion_matrix += cm # 计算平均评估指标 accuracy = np.mean(accuracy_scores) precision = np.mean(precision_scores) recall = np.mean(recall_scores) f1 = np.mean(f1_scores) auc = np.mean(auc_scores) print("XGBoost 参数：") print(pipeline.named_steps['xgb'].get_params()) print(f"XGBoost 平均 accuracy: {accuracy:.2f}") print(f"XGBoost 平均 precision: {precision:.2f}") print(f"XGBoost 平均 recall: {recall:.2f}") print(f"XGBoost 平均 F1 score: {f1:.2f}") print(f"XGBoost 平均 AUC score: {auc:.2f}") print("综合混淆矩阵：") print(total_confusion_matrix) # 加载测试集数据 test_data = pd.read_excel('C:/lydata/Testtest1.xlsx') X_test_final = test_data.drop('HER2_G', axis=1).copy() y_test_final = test_data['HER2_G'] # 特征工程 # 绝经状态与Age的交互 X_test_final.loc[:, 'Menopause_Age_Interaction'] = X_test_final['绝经状态'] * X_test_final['Age'] X_test_final.loc[:, 'Age_Bins'] = discretizer.transform(X_test_final[['Age']]).ravel() # 特征交叉 X_test_final.loc[:, 'Age_S1_LF_HF_Ratio'] = X_test_final['Age'] * (X_test_final['S1_LFpow_FFT (n.u.)'] / X_test_final['S1_HFpow_FFT (n.u.)']) X_test_final.loc[:, 'BMI_S1_RMSSD_S1_SD1'] = X_test_final['BMI'] * X_test_final['S1_RMSSD (ms)'] * X_test_final['S1_SD1 (ms)'] X_test_final.loc[:, 'S1_Mean_HR_ApEn'] = X_test_final['S1_Mean HR (bpm)'] * X_test_final['S1_ApEn'] X_test_final.loc[:, 'S1_SDNN_S1_LFpow_FFT_ln_S1_TOTpow_FFT'] = (X_test_final['S1_SDNN (ms)'] / X_test_final['S1_LFpow_FFT (ms2)']) * np.log(X_test_final['S1_TOTpow_FFT (ms2)']) X_test_final.loc[:, 'S1_VLFpow_FFT_S1_DFA1_S1_DFA2'] = X_test_final['S1_VLFpow_FFT (%)'] * X_test_final['S1_DFA1'] * X_test_final['S1_DFA2'] X_test_final.loc[:, 'S1_SampEn_Sqrt_S1_SD2_S1_SD1'] = X_test_final['S1_SampEn'] * np.sqrt(X_test_final['S1_SD2 (ms)'] / X_test_final['S1_SD1 (ms)']) X_test_final.loc[:, 'S1_MSE_1_S1_MSE_5'] = X_test_final['S1_MSE_1'] * X_test_final['S1_MSE_5'] X_test_final.loc[:, 'S1_RESP_S1_HFpow_FFT_S1_TOTpow_FFT'] = X_test_final['S1_RESP (Hz)'] * (X_test_final['S1_HFpow_FFT (ms2)'] / X_test_final['S1_TOTpow_FFT (ms2)']) X_test_final.loc[:, 'Risk_Score'] = (X_test_final['Age'] * X_test_final['BMI'] / X_test_final['S1_RMSSD (ms)']) + np.log(X_test_final['S1_LF_HF_ratio_FFT']) # 共线性处理：对交互项进行中心化处理 for feature in interaction_features: train_mean = X_train[feature].mean() # 使用最后一次循环的均值 X_test_final.loc[:, feature] = (X_test_final[feature] - train_mean).astype(X_test_final[feature].dtype) # 特征缩放（使用RobustScaler） X_test_final_scaled = scaler.transform(X_test_final) # 去除低方差特征（VarianceThreshold） X_test_final_no_var = var_thresh.transform(X_test_final_scaled) # 特征选择（递归特征消除） X_test_final_selected = rfe.transform(X_test_final_no_var) # 使用训练好的模型进行预测 y_test_final_pred = pipeline.predict(X_test_final_selected) # 预测概率（用于计算AUC等指标） y_test_final_proba = pipeline.predict_proba(X_test_final_selected)[:, 1] # 计算测试集的评估指标 accuracy_test = accuracy_score(y_test_final, y_test_final_pred) precision_test = precision_score(y_test_final, y_test_final_pred) recall_test = recall_score(y_test_final, y_test_final_pred) f1_test = f1_score(y_test_final, y_test_final_pred) auc_test = roc_auc_score(y_test_final, y_test_final_proba) print(f"测试集 accuracy: {accuracy_test:.2f}") print(f"测试集 precision: {precision_test:.2f}") print(f"测试集 recall: {recall_test:.2f}") print(f"测试集 F1 score: {f1_test:.2f}") print(f"测试集 AUC score: {auc_test:.2f}") # 计算测试集的混淆矩阵 cm_test = confusion_matrix(y_test_final, y_test_final_pred) print("测试集混淆矩阵：") print(cm_test)检查代码的数据泄露和逻辑问题，这个代码和上一个代码比怎么样，好还是不好

X_test_final.loc[:, feature] = (X_test_final[feature] - train_mean) # 应使用各fold的独立参数 *建议方案：* 将特征工程封装到Pipeline中 2. **特征选择一致性** python # 当前流程： X_train_...

修改这段代码，使得输出训练集结果是可重复的：# 定义模型参数 input_dim = X_train.shape[1] epochs = 100 batch_size = 32 learning_rate = 0.001 dropout_rate = 0.1 # 定义模型结构 def create_model(): model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=input_dim, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dropout(dropout_rate)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) optimizer = Adam(learning_rate=learning_rate) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) return model # 5折交叉验证 kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cv_scores = [] for train_index, test_index in kf.split(X_train): # 划分训练集和验证集 X_train_fold, X_val_fold = X_train.iloc[train_index], X_train.iloc[test_index] y_train_fold, y_val_fold = y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[train_index], y_train_forced_turnover_nolimited.iloc[test_index] # 创建模型 model = create_model() # 定义早停策略 #early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1) # 训练模型 model.fit(X_train_fold, y_train_fold, validation_data=(X_val_fold, y_val_fold), epochs=epochs, batch_size=batch_size,verbose=1) # 预测验证集 y_pred = model.predict(X_val_fold) # 计算AUC指标 auc = roc_auc_score(y_val_fold, y_pred) cv_scores.append(auc) # 输出交叉验证结果 print('CV AUC:', np.mean(cv_scores)) # 在全量数据上重新训练模型 model = create_model() model.fit(X_train, y_train_forced_turnover_nolimited, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=1) #测试集结果 test_pred = model.predict(X_test) test_auc = roc_auc_score(y_test_forced_turnover_nolimited, test_pred) test_f1_score = f1_score(y_test_forced_turnover_nolimited, np.round(test_pred)) test_accuracy = accuracy_score(y_test_forced_turnover_nolimited, np.round(test_pred)) print('Test AUC:', test_auc) print('Test F1 Score:', test_f1_score) print('Test Accuracy:', test_accuracy) #训练集结果 train_pred = model.predict(X_train) train_auc = roc_auc_score(y_train_forced_turnover_nolimited, train_pred) train_f1_score = f1_score(y_train_forced_turnover_nolimited, np.round(train_pred)) train_accuracy = accuracy_score(y_train_forced_turnover_nolimited, np.round(train_pred)) print('Train AUC:', train_auc) print('Train F1 Score:', train_f1_score) print('Train Accuracy:', train_accuracy)

for train_index, test_index in kf.split(X_train): # 划分训练集和验证集 X_train_fold, X_val_fold = X_train.iloc[train_index], X_train.iloc[test_index] y_train_fold, y_val_fold = y_train_forced_...
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