我构建了一个带有自定义参数的DecisionTreeClassifier,试图了解发生了什么,修改它们,以及最终模型如何对虹膜数据集的实例进行分类。现在,我的任务是创建一个ROC曲线,把每个类转成正数(这意味着我需要在我的最终图中创建3条曲线)。为此,我需要实例化一个OnevsRestClassifier并将前面的分类器作为参数传递,因此它会自动识别我修改的参数(例如类的权重)。这是我目前的代码:
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.metr
我得到了一个数据集,在将其拆分成训练数据和测试数据后,我尝试通过train_test_split对y_train和y_test运行proportion_ztest (test_stat, p_value) = proportions_z_test(y_train, y_test, alternative='two-sided') 但是Python一直抛出ValueError: operands could not be broadast together with shapes (4254,) (1123,)。 我的Y目标变量是二进制的(类0和类1) 有没有办法直接将y_tr
我正在研究一种医疗保险欺诈检测模型。数据非常不平衡,14起欺诈性阳性案件和大约100万起非欺诈案件。最初我有8个特性,但是使用分类变量的一次热编码,我有103个特性(这是由于有94个独特的提供者类型)。我创建了一个管道,它将Logistic回归分类器和SMOTE结合起来。
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#Use pipeline - combination of SMOTE and logistic regression model
# Define which resampling method and which ML model to use in the pipeline
resampli
我需要与下图进行交互。我想添加两个滑块来改变下图中红点的(x,y)位置。虚线和圆也应该随着红点的作用而改变,而蓝点应该留在那里。 ? 我在matplotlib下找到了一些滑块的演示,同时它们都更新了图形的曲线。我的图形比他们复杂一点,我不知道如何更新它的一部分。 import numpy as np
from matplotlib.lines import Line2D
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
from matplotlib import rcParams
from