机器分类---LR分类+模型评估

更详细的数据集介绍（有图形分析，应该比较好理解）
https://blog.csdn.net/weixin_42567027/article/details/107416002

数据集

数据集有三个类别，每个类别有50个样本。

ROC曲线与AUC

理论知识

ROC曲线是二值分类问题的一个评价指标。它是一个概率曲线，在不同的阈值下绘制TPR与FPR的关系图，从本质上把“信号”与“噪声”分开。
ROC曲线的x轴是FPR，y轴是TPR。

曲线理解

random chance这条直线是随机概率，一半的概率是对的，一半的概率是错的。如果低于这条线，说明算法极差，都不如随机猜的。
因此在这条线的左边说明算法还好点。
然后实际的曲线根据计算得到的FPR，TPR的值得到。

实例计算

具体计算过程

AUC
AUC是分类器区分类的能力的度量，也就是ROC的面积，得出来的就是一个数。
AUC值越大，当前的分类算法越有可能将正样本排在负样本前面，即能够更好的分类。

代码

// An highlighted block
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV
from sklearn import metrics
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import label_binarize
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

if __name__ == '__main__':
    pd.set_option('display.width', 300)
    pd.set_option('display.max_columns', 300)

    '''加载数据'''
    data = pd.read_csv('F:\pythonlianxi\iris.csv', header=None)
    #设置列标签
    columns = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'type']
    #rename：用于命名文件或目录
    data.rename(columns=dict(zip(np.arange(5), columns)), inplace=True)
    #Categorical:将类别信息转化成数值信息,因此将type中的数据类型进行转化
    data['type'] = pd.Categorical(data['type']).codes
    #print (data)
    '''数据集和标签集'''
    #x存储的是除type类外的数据，也就是数据集
    x = data.loc[:, columns[:-1]]
    #y中存储的是type数据，也就是标签集
    y = data['type']

    '''LR分类'''
    #训练集和测试集样本
    x, x_test, y, y_test = train_test_split(x, y, train_size=0.7)
    clf = Pipeline([
        #做线性回归预测时候，为了提高模型的泛化能力，经常采用多次线性函数建立模型
        #PolynomialFeatures：特征选择  degree：选择线性函数次数
        ('poly', PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=True)),
        ('lr', LogisticRegressionCV(Cs=np.logspace(-3, 4, 8), cv=5, fit_intercept=False))])
    #调参
    clf.fit(x, y)
    y_hat = clf.predict(x)
    print ('训练集精确度：', metrics.accuracy_score(y, y_hat))
    y_test_hat = clf.predict(x_test)
    print ('测试集精确度：', metrics.accuracy_score(y_test, y_test_hat))

    '''AUC-ROC曲线'''
    n_class = len(data['type'].unique())
    #y_test：测试集的标签   label_binarize：标签二值化
    y_test_one_hot = label_binarize(y_test, classes=np.arange(n_class))
    #predict_proba返回的是一个n行k列的数组，
    # 第i行第j列上的数值是模型预测第i个预测样本为某个标签的概率，并且每一行的概率和为1。
    #测试集分类正确的概率
    y_test_one_hot_hat = clf.predict_proba(x_test)
   
    ##metrics.roc_curve：计算ROC曲线面积，选取一个阈值计算TPR/FPR
    fpr, tpr, thresholds= metrics.roc_curve(y_test_one_hot.ravel(), y_test_one_hot_hat.ravel())
    print ('Micro AUC:\t', metrics.auc(fpr, tpr))
    print ('Micro AUC(System):\t', metrics.roc_auc_score(y_test_one_hot, y_test_one_hot_hat, average='micro'))
    #阈值的选取规则是在scores值中从大到小的以此选取
    auc = metrics.roc_auc_score(y_test_one_hot, y_test_one_hot_hat, average='macro')
    print( 'Macro AUC:\t', auc)

    '''绘图'''
    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = u'SimHei'
    mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    plt.figure(figsize=(8, 7), dpi=80, facecolor='w')
    plt.plot(fpr, tpr, 'r-', lw=2, label='AUC=%.4f' % auc)
    plt.legend(loc='lower right',fontsize=20)
    #对x轴，y轴的坐标值进行限制
    plt.xlim((-0.01, 1.02))
    plt.ylim((-0.01, 1.02))
    plt.xticks(np.arange(0, 1.1, 0.1))
    plt.yticks(np.arange(0, 1.1, 0.1))
    plt.xlabel('False Positive Rate', fontsize=20)
    plt.ylabel('True Positive Rate', fontsize=20)
    plt.grid(b=True, ls=':')
    plt.title(u'ROC曲线和AUC', fontsize=24)
    plt.show()

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