《Pandas数据分析》（七）——模型的评估

第三章 模型搭建和评估-评估

根据之前的模型的建模，我们知道如何运用sklearn这个库来完成建模，以及我们知道了的数据集的划分等等操作。那么一个模型我们怎么知道它好不好用呢？以至于我们能不能放心的使用模型给我的结果呢？那么今天的学习的评估，就会很有帮助。
加载下面的库

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import Image
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
%matplotlib inline
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号
plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 6)  # 设置输出图片大小

任务：加载数据并分割测试集和训练集

from sklearn.model_selection import train_test_split
# 一般先取出X和y后再切割，有些情况会使用到未切割的，这时候X和y就可以用,x是清洗好的数据，y是我们要预测的存活数据'Survived'
data = pd.read_csv('clear_data.csv')
train = pd.read_csv('train.csv')
X = data
y = train['Survived']
# 对数据集进行切割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, stratify=y, random_state=0)
# 默认参数逻辑回归模型
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)

模型评估

• 模型评估是为了知道模型的泛化能力。
• 交叉验证（cross-validation）是一种评估泛化性能的统计学方法，它比单次划分训练集和测试集的方法更加稳定、全面。
• 在交叉验证中，数据被多次划分，并且需要训练多个模型。
• 最常用的交叉验证是 k 折交叉验证（k-fold cross-validation），其中 k 是由用户指定的数字，通常取 5 或 10。
• 准确率（precision）度量的是被预测为正例的样本中有多少是真正的正例
• 召回率（recall）度量的是正类样本中有多少被预测为正类
• f-分数是准确率与召回率的调和平均

任务一：交叉验证

• 用10折交叉验证来评估之前的逻辑回归模型
• 计算交叉验证精度的平均值
  交叉验证

提示4

• 交叉验证在sklearn中的模块为sklearn.model_selection

from sklearn.model_selection import cross_val_score
lr = LogisticRegression(C=100)
scores = cross_val_score(lr, X_train, y_train, cv=10)

# k折交叉验证分数
scores

# 平均交叉验证分数
print("Average cross-validation score: {:.2f}".format(scores.mean()))
# Average cross-validation score: 0.79

思考4

• k折越多的情况下会带来什么样的影响？

思考回答：k折越多，平均误差被视为泛化误差这个结果就越可靠，但相应的所花费的时间也是线性增长的。

任务二：混淆矩阵

• 计算二分类问题的混淆矩阵
• 计算精确率、召回率以及f-分数
  混淆矩阵

准确率 (Accuracy),精确度（Precision）,Recall,f-分数计算方法

提示5

• 混淆矩阵的方法在sklearn中的sklearn.metrics模块
• 混淆矩阵需要输入真实标签和预测标签
• 精确率、召回率以及f-分数可使用classification_report模块

from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 训练模型
lr = LogisticRegression(C=100)
lr.fit(X_train, y_train)
# 模型预测结果
pred = lr.predict(X_train)
# 混淆矩阵
confusion_matrix(y_train, pred)

from sklearn.metrics import classification_report
# 精确率、召回率以及f1-score
print(classification_report(y_train, pred))

任务三：ROC曲线

• 绘制ROC曲线
  【思考】什么是OCR曲线，OCR曲线的存在是为了解决什么问题？

参考资料：机器学习之分类器性能指标之ROC曲线、AUC值

提示6

• ROC曲线在sklearn中的模块为sklearn.metrics
• ROC曲线下面所包围的面积越大越好

from sklearn.metrics import roc_curve
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, lr.decision_function(X_test))
plt.plot(fpr, tpr, label="ROC Curve")
plt.xlabel("FPR")
plt.ylabel("TPR (recall)")
# 找到最接近于0的阈值
close_zero = np.argmin(np.abs(thresholds))
plt.plot(fpr[close_zero], tpr[close_zero], 'o', markersize=10, label="threshold zero", fillstyle="none", c='k', mew=2)
plt.legend(loc=4)

思考6

• 对于多分类问题如何绘制ROC曲线

参考资料：多分类ROC曲线及AUC计算

【思考】你能从这条OCR曲线的到什么信息？这些信息可以做什么？

• 一个ROC曲线完全”包住“另一个ROC曲线—>第一个学习器效果更好
• 两个ROC曲线相交—>利用ROC曲线下的面积（AUC，area under ROC curve，是一个数值)进行比较学习器的效果