多个模型测试集上的Accuracy和AUC指标可视化比较实战Python

本文展示了如何用Python比较逻辑回归、支持向量机和随机森林在Iris数据集上的测试准确度与AUC,通过可视化图表揭示模型性能差异,为机器学习模型选择提供依据。

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多个模型测试集上的Accuracy和AUC指标可视化比较实战Python

在机器学习领域中,比较不同模型的表现是一个重要的任务。本文将介绍如何使用Python比较多个模型在测试集上的准确度(Accuracy)和曲线下面积(AUC)指标,并使用可视化工具将比较结果呈现出来。

首先,我们需要准备一些数据和模型。这里我们使用的是经典的Iris数据集,并构建了三个分类器:逻辑回归(Logistic Regression)、支持向量机(Support Vector Machine)和随机森林(Random Forest)。以下是数据的加载和模型的训练代码:

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, roc_auc_score
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集并拆分为训练集和测试集
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_spli
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