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- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
当我尝试使用metrics.roc_auc_score时,我收到ValueError:不支持多类格式
。
import lightgbm as lgb
from sklearn import metrics
def train_model(train, valid):
dtrain = lgb.Dataset(train, label=y_train)
dvalid = lgb.Dataset(valid, label=y_valid)
param = {'num_leaves': 64, 'objective': 'binary',
'metric': 'auc', 'seed': 7}
print("Training model!")
bst = lgb.train(param, dtrain, num_boost_round=1000, valid_sets=[dvalid],
early_stopping_rounds=10, verbose_eval=False)
valid_pred = bst.predict(valid)
print('Valid_pred: ')
print(valid_pred)
print('y_valid:')
print(y_valid)
valid_score = metrics.roc_auc_score(y_valid, valid_pred)
print(f"Validation AUC score: {valid_score:.4f}")
return bst
bst = train_model(X_train_final, X_valid_final)
valid_pred 和 y_valid 是:
Training model!
Valid_pred:
[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1.]
y_valid:
Id
530 200624
492 133000
460 110000
280 192000
656 88000
...
327 324000
441 555000
1388 136000
1324 82500
62 101000
Name: SalePrice, Length: 292, dtype: int64
错误:
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-80-df034caf8c9b> in <module>
----> 1 bst = train_model(X_train_final, X_valid_final)
<ipython-input-79-483a6fb5ab9b> in train_model(train, valid)
17 print('y_valid:')
18 print(y_valid)
---> 19 valid_score = metrics.roc_auc_score(y_valid, valid_pred)
20 print(f"Validation AUC score: {valid_score:.4f}")
21 return bst
/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/sklearn/metrics/ranking.py in roc_auc_score(y_true, y_score, average, sample_weight, max_fpr)
353 return _average_binary_score(
354 _binary_roc_auc_score, y_true, y_score, average,
--> 355 sample_weight=sample_weight)
356
357
/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/sklearn/metrics/base.py in _average_binary_score(binary_metric, y_true, y_score, average, sample_weight)
71 y_type = type_of_target(y_true)
72 if y_type not in ("binary", "multilabel-indicator"):
---> 73 raise ValueError("{0} format is not supported".format(y_type))
74
75 if y_type == "binary":
ValueError: multiclass format is not supported
我尝试过:valid_pred = pd.Series(bst.predict(valid)).astype(np.int64)
我还删除了 'objective': 'binary'
并尝试但没有成功。
仍然无法找出问题所在。
最佳答案
看来您要解决的任务是回归:预测价格。但是,您正在训练一个分类模型,该模型为每个输入分配一个类。
ROC-AUC 分数适用于分类问题,其中输出是输入属于某个类别的概率。如果您进行多类分类,那么您可以独立计算每个类的分数。
此外,predict
方法返回一个离散类,而不是概率。假设您进行二元分类并且只有一个示例,它应该被分类为False
。如果您的分类器产生的概率为 0.7,则 ROC-AUC 值为 1.0-0.7=0.3。如果您使用 predict
方法,ROC-AUC 值为 1.0-1.0=0.0,这不会告诉您太多信息。
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!