如何解决将“cross_val_predict”与“RepeatedStratifiedKFold”一起使用会引发错误
我正在尝试绘制 ROC AUC 曲线。我得到的分数如下:
<TextField
className={classes.textBox}
select
onChange={handleChange}
label="My input"
>
<MenuItem value={10}>Ten</MenuItem>
<MenuItem value={20}>Twenty</MenuItem>
<MenuItem value={30}>Thirty</MenuItem>
<MenuItem>
<TextField />
</MenuItem>
</TextField>
但是当我尝试调用(用于绘制 ROC AUC 曲线)时:
# bagged decision trees on an imbalanced classification problem
from numpy import mean
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold
from sklearn.ensemble import BaggingClassifier
# generate dataset
X,y = make_classification(n_samples=10000,n_features=2,n_redundant=0,n_clusters_per_class=1,weights=[0.99],flip_y=0,random_state=4)
# define model
model = BaggingClassifier()
# define evaluation procedure
cv = RepeatedStratifiedKFold(n_splits=10,n_repeats=3,random_state=1)
# evaluate model
scores = cross_val_score(model,X,y,scoring='roc_auc',cv=cv,n_jobs=-1)
# summarize performance
print('Mean ROC AUC: %.3f' % mean(scores))
我收到错误
scores2 = cross_val_predict(model,method='predict_proba')
我在 another stackoverflow question 中发现了一些类似的问题。但还没有得到答复。
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