<reponame>MellaLee/hello-vue-django
import numpy as np
from scipy import interp
import matplotlib.pyplot as plt
 
from sklearn import svm, datasets
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold
 
###############################################################################
# Data IO and generation,导入iris数据，做数据准备
 
# import some data to play with
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
X, y = X[y != 2], y[y != 2]#去掉了label为2，label只能二分，才可以。
n_samples, n_features = X.shape
 
# Add noisy features
random_state = np.random.RandomState(0)
X = np.c_[X, random_state.randn(n_samples, 200 * n_features)]
 
###############################################################################
# Classification and ROC analysis
#分类，做ROC分析
 
# Run classifier with cross-validation and plot ROC curves
#使用6折交叉验证，并且画ROC曲线
cv = StratifiedKFold(y, n_folds=6)
classifier = svm.SVC(kernel='linear', probability=True,
                     random_state=random_state)#注意这里，probability=True,需要，不然预测的时候会出现异常。另外rbf核效果更好些。
 
mean_tpr = 0.0
threshold = 0.0
mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100)
all_tpr = []
 
for i, (train, test) in enumerate(cv):
	#通过训练数据，使用svm线性核建立模型，并对测试集进行测试，求出预测得分
    probas_ = classifier.fit(X[train], y[train]).predict_proba(X[test])
#    print set(y[train])                     #set([0,1]) 即label有两个类别
#    print len(X[train]),len(X[test])        #训练集有84个，测试集有16个
#    print "++",probas_                      #predict_proba()函数输出的是测试集在lael各类别上的置信度，
#    #在哪个类别上的置信度高，则分为哪类
    # Compute ROC curve and area the curve
    #通过roc_curve()函数，求出fpr和tpr，以及阈值
    fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y[test], probas_[:, 1])
    optimal_idx = np.argmax(np.abs(tpr - fpr))
    optimal_threshold = thresholds[optimal_idx]
    threshold += optimal_threshold
    
    mean_tpr += interp(mean_fpr, fpr, tpr)			#对mean_tpr在mean_fpr处进行插值，通过scipy包调用interp()函数
    mean_tpr[0] = 0.0 								#初始处为0
    roc_auc = auc(fpr, tpr)
    #画图，只需要plt.plot(fpr,tpr),变量roc_auc只是记录auc的值，通过auc()函数能计算出来
    plt.plot(fpr/7, tpr, lw=1, label='ROC fold %d (area = %0.2f)' % (i, roc_auc))
 
#画对角线
plt.plot([0, 1], [0, 1], '--', color=(0.6, 0.6, 0.6), label='Luck')
 
mean_tpr /= len(cv) 					#在mean_fpr100个点，每个点处插值插值多次取平均
threshold /= len(cv) 					#在mean_fpr100个点，每个点处插值插值多次取平均
mean_tpr[-1] = 1.0 						#坐标最后一个点为（1,1）
mean_auc = auc(mean_fpr, mean_tpr)		#计算平均AUC值
#画平均ROC曲线
#print mean_fpr,len(mean_fpr)
#print mean_tpr
plt.plot(mean_fpr / 7, mean_tpr, 'k--',
         label='Mean ROC (area = %0.2f)' % mean_auc, lw=2)
optimal_idx = np.argmax(np.abs(mean_tpr - mean_fpr))
plt.scatter(mean_fpr[optimal_idx], mean_tpr[optimal_idx], s=80, c='r', marker=(9,2,30), alpha=0.5)
x = np.float64(mean_fpr[optimal_idx]).item()
y = np.float64(mean_tpr[optimal_idx]).item()
plt.text(x, y,"(" + str(round(x, 3)) + "," + str(round(y, 3)) + ")",fontdict={'size':'16','color':'r'})
print(threshold)
plt.xlim([-0.05, 1.05])
plt.ylim([-0.05, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic example')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()
import numpy as np
from scipy import interp
import matplotlib.pyplot as plt
 
from sklearn import svm, datasets
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold
 
###############################################################################
# Data IO and generation,导入iris数据，做数据准备
 
# import some data to play with
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
X, y = X[y != 2], y[y != 2]#去掉了label为2，label只能二分，才可以。
n_samples, n_features = X.shape
 
# Add noisy features
random_state = np.random.RandomState(0)
X = np.c_[X, random_state.randn(n_samples, 200 * n_features)]
 
###############################################################################
# Classification and ROC analysis
#分类，做ROC分析
 
# Run classifier with cross-validation and plot ROC curves
#使用6折交叉验证，并且画ROC曲线
cv = StratifiedKFold(y, n_folds=6)
classifier = svm.SVC(kernel='linear', probability=True,
                     random_state=random_state)#注意这里，probability=True,需要，不然预测的时候会出现异常。另外rbf核效果更好些。
 
mean_tpr = 0.0
threshold = 0.0
mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100)
all_tpr = []
 
for i, (train, test) in enumerate(cv):
	#通过训练数据，使用svm线性核建立模型，并对测试集进行测试，求出预测得分
    probas_ = classifier.fit(X[train], y[train]).predict_proba(X[test])
#    print set(y[train])                     #set([0,1]) 即label有两个类别
#    print len(X[train]),len(X[test])        #训练集有84个，测试集有16个
#    print "++",probas_                      #predict_proba()函数输出的是测试集在lael各类别上的置信度，
#    #在哪个类别上的置信度高，则分为哪类
    # Compute ROC curve and area the curve
    #通过roc_curve()函数，求出fpr和tpr，以及阈值
    fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y[test], probas_[:, 1])
    optimal_idx = np.argmax(np.abs(tpr - fpr))
    optimal_threshold = thresholds[optimal_idx]
    threshold += optimal_threshold
    
    mean_tpr += interp(mean_fpr, fpr, tpr)			#对mean_tpr在mean_fpr处进行插值，通过scipy包调用interp()函数
    mean_tpr[0] = 0.0 								#初始处为0
    roc_auc = auc(fpr, tpr)
    #画图，只需要plt.plot(fpr,tpr),变量roc_auc只是记录auc的值，通过auc()函数能计算出来
    plt.plot(fpr/7, tpr, lw=1, label='ROC fold %d (area = %0.2f)' % (i, roc_auc))
 
#画对角线
plt.plot([0, 1], [0, 1], '--', color=(0.6, 0.6, 0.6), label='Luck')
 
mean_tpr /= len(cv) 					#在mean_fpr100个点，每个点处插值插值多次取平均
threshold /= len(cv) 					#在mean_fpr100个点，每个点处插值插值多次取平均
mean_tpr[-1] = 1.0 						#坐标最后一个点为（1,1）
mean_auc = auc(mean_fpr, mean_tpr)		#计算平均AUC值
#画平均ROC曲线
#print mean_fpr,len(mean_fpr)
#print mean_tpr
plt.plot(mean_fpr / 7, mean_tpr, 'k--',
         label='Mean ROC (area = %0.2f)' % mean_auc, lw=2)
optimal_idx = np.argmax(np.abs(mean_tpr - mean_fpr))
plt.scatter(mean_fpr[optimal_idx], mean_tpr[optimal_idx], s=80, c='r', marker=(9,2,30), alpha=0.5)
x = np.float64(mean_fpr[optimal_idx]).item()
y = np.float64(mean_tpr[optimal_idx]).item()
plt.text(x, y,"(" + str(round(x, 3)) + "," + str(round(y, 3)) + ")",fontdict={'size':'16','color':'r'})
print(threshold)
plt.xlim([-0.05, 1.05])
plt.ylim([-0.05, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic example')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()
############################################################################### # Data IO and generation,导入iris数据，做数据准备 # import some data to play with #去掉了label为2，label只能二分，才可以。 # Add noisy features ############################################################################### # Classification and ROC analysis #分类，做ROC分析 # Run classifier with cross-validation and plot ROC curves #使用6折交叉验证，并且画ROC曲线 #注意这里，probability=True,需要，不然预测的时候会出现异常。另外rbf核效果更好些。 #通过训练数据，使用svm线性核建立模型，并对测试集进行测试，求出预测得分 #    print set(y[train])                     #set([0,1]) 即label有两个类别 #    print len(X[train]),len(X[test])        #训练集有84个，测试集有16个 #    print "++",probas_                      #predict_proba()函数输出的是测试集在lael各类别上的置信度， #    #在哪个类别上的置信度高，则分为哪类 # Compute ROC curve and area the curve #通过roc_curve()函数，求出fpr和tpr，以及阈值 #对mean_tpr在mean_fpr处进行插值，通过scipy包调用interp()函数 #初始处为0 #画图，只需要plt.plot(fpr,tpr),变量roc_auc只是记录auc的值，通过auc()函数能计算出来 #画对角线 #在mean_fpr100个点，每个点处插值插值多次取平均 #在mean_fpr100个点，每个点处插值插值多次取平均 #坐标最后一个点为（1,1） #计算平均AUC值 #画平均ROC曲线 #print mean_fpr,len(mean_fpr) #print mean_tpr