下面是Python机器学习性能度量利用鸢尾花数据绘制P-R曲线的完整攻略。

1. 准备工作

首先，需要导入相关的Python包：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from itertools import cycle
from sklearn.metrics import precision_recall_curve
from sklearn.metrics import average_precision_score
from sklearn import datasets
from sklearn.preprocessing import label_binarize

接下来，我们需要载入鸢尾花数据集：

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

为了绘制P-R曲线，我们需要将标签二值化。这里我们使用label_binarize函数：

y_bin = label_binarize(y, classes=[0, 1, 2])

然后，使用交叉验证拆分数据集为训练集和测试集。在这里，我们使用train_test_split函数来完成数据集的拆分：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y_bin, test_size=.5,
                                                    random_state=0)

注：这里我们将样本拆分成了训练集和测试集，比例为5:5。

2. 训练模型

在这里，我们使用sklearn中的RandomForestClassifier模型作为示例。同样，需要引入模型，然后对训练集进行拟合：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Apply classifier to training data
classifier = RandomForestClassifier()
classifier.fit(X_train, y_train)

3. 计算性能度量指标

由于需要绘制P-R曲线，所以我们需要计算P-R曲线的关键性能指标——精度和召回率。在这里，我们使用precision_recall_curve函数来计算这些指标：

y_score = classifier.predict_proba(X_test)
precision = dict()
recall = dict()
n_classes = 3

for i in range(n_classes):
    precision[i], recall[i], _ = precision_recall_curve(y_test[:, i],
                                                        y_score[:, i])
    plt.plot(recall[i], precision[i], lw=2, label='class {}'.format(i))

plt.xlabel("recall")
plt.ylabel("precision")
plt.legend(loc="best")
plt.title("Precision-Recall Curve")
plt.show()

在这里，我们使用predict_proba函数来获取测试集的预测概率值。然后，我们循环遍历每个样本标签，分别计算精度和召回率。最后，绘制出P-R曲线。

4. 计算平均精度

为了进一步度量模型的性能，可以计算平均精度。在这里，我们使用average_precision_score函数来计算平均精度：

# Compute average precision score
avg_precision = dict()
for i in range(n_classes):
    avg_precision[i] = average_precision_score(y_test[:, i],
                                                y_score[:, i])
    print('Average precision-recall score for class {}: {:.2f}'.format(i,
                                                                        avg_precision[i]))

5. 示例

下面是两个示例：

示例1

在这个示例中，我们将test_size设置成了0.3：

# Split data into training and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y_bin, test_size=.3,
                                                    random_state=0)

classifier = RandomForestClassifier()
classifier.fit(X_train, y_train)

y_score = classifier.predict_proba(X_test)

for i in range(n_classes):
    precision[i], recall[i], _ = precision_recall_curve(y_test[:, i],
                                                        y_score[:, i])
    plt.plot(recall[i], precision[i], lw=2, label='class {}'.format(i))

plt.xlabel("recall")
plt.ylabel("precision")
plt.legend(loc="best")
plt.title("Precision-Recall Curve")
plt.show()

avg_precision = dict()
for i in range(n_classes):
    avg_precision[i] = average_precision_score(y_test[:, i],
                                                y_score[:, i])
    print('Average precision-recall score for class {}: {:.2f}'.format(i,
                                                                        avg_precision[i]))

示例2

在这个示例中，我们使用了SVC模型：

from sklearn.svm import SVC

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y_bin, test_size=.5,
                                                    random_state=0)

classifier = SVC(probability=True)
classifier.fit(X_train, y_train)

y_score = classifier.predict_proba(X_test)

for i in range(n_classes):
    precision[i], recall[i], _ = precision_recall_curve(y_test[:, i],
                                                        y_score[:, i])
    plt.plot(recall[i], precision[i], lw=2, label='class {}'.format(i))

plt.xlabel("recall")
plt.ylabel("precision")
plt.legend(loc="best")
plt.title("Precision-Recall Curve")
plt.show()

avg_precision = dict()
for i in range(n_classes):
    avg_precision[i] = average_precision_score(y_test[:, i],
                                                y_score[:, i])
    print('Average precision-recall score for class {}: {:.2f}'.format(i,
                                                                        avg_precision[i]))

在这个示例中，我们使用了SVC模型，并通过参数probability=True来获取预测概率值。

以上就是Python机器学习性能度量利用鸢尾花数据绘制P-R曲线的完整攻略，希望对您有所帮助。

本文链接：http://task.lmcjl.com/news/16695.html