python交叉验证

Question

我用python进行kCV交叉验证，第一张图是我第一次计算五折交叉验证的AUC,acc均值,第3张图是我想画一个交叉验证的ROC曲线，用均值画，，但是！AUC结果竟然不一样，为什么，auc高了好多，为啥

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

从您提供的信息来看，您在使用Python进行交叉验证时遇到了一些困惑，主要是在不同代码片段中得到的AUC值有差异。这可能是由于不同的评估方法导致的。让我们分析一下。

首先，我们看到您在两个不同的脚本中进行了交叉验证并计算了AUC值。第一个脚本（AUC合并.py）中，您使用的是模型的预测结果来进行AUC和精度等指标的计算，而第二个脚本（roc2.py）则使用了模型的预测概率来进行AUC的计算。

在第一个脚本中，您可能使用了一个阈值将预测概率转换为二分类结果，然后计算AUC。而在第二个脚本中，您直接使用了预测的概率值，这样得到的AUC通常会更高，因为它考虑了所有可能的阈值，并且通常比基于硬分类阈值的AUC更准确。

要解决这个问题，您可以确保在两个脚本中都使用相同的评估方法。例如，如果您想在两个脚本中都使用预测概率计算AUC，那么在第一个脚本中，您也需要使用预测概率而不是硬分类结果。以下是修改后的代码段：

import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# ... 其他代码 ...

67
y_pred_proba = model.predict_proba(X_test)[:, 1]  # 获取预测概率
68
auc = roc_auc_score(y_test, y_pred_proba)  # 使用预测概率计算AUC

如果您想要与第二个脚本中的结果保持一致，应该使用这个修改后的代码段替换原始的第67和68行。这样，无论哪个脚本，您都将基于预测概率计算AUC，从而获得一致的结果。

此外，确保在两个脚本中使用的其他参数、模型以及交叉验证策略都是相同的，这有助于进一步减少差异。

关于绘制ROC曲线，您可以使用matplotlib库中的plot()函数来绘制平均ROC曲线。这里是一个简单的示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# ... 其他代码 ...

# 在此处计算出mean_tpr和mean_auc变量
# mean_tpr = ...
# mean_auc = ...

plt.plot(mean_fpr, mean_tpr, label=f'Mean ROC (AUC = {mean_auc:.2f})')
plt.legend(loc="lower right")
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver Operating Characteristic')
plt.show()

这段代码将会显示一个包含平均ROC曲线的图表，标题为"Receiver Operating Characteristic"，x轴表示假阳性率（FPR），y轴表示真阳性率（TPR）。平均AUC会在图例中显示。

如果还有其他疑问或需要进一步的帮助，请随时告诉我。