sklearn構建svm分類模型及其模型評價

sklearn中常用的分類演算法（模組名--函式名--演算法名)：

（1)  linear_model       logisticregression       邏輯斯蒂回歸

（2）svm                     svc                              支援向量機

（3）neighbors            kneighborsclassifier    k近鄰分類

（4）*****_bayes       gaussiannb                   高斯樸素貝葉斯

（5）tree                     decision treeclassifier   分類決策樹

（6）ensemble            randomforestclassifier 隨機森林分類

（7）ensemble            gradientboostingclassifier梯度提公升分類樹

使用sklearn估計器構建svm模型

##匯入各模組和所需函式

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.svm import svc
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import standardscaler
##cancer資料集特徵
cancer = load_breast_cancer()
cancer_data = cancer['data']
cancer_target = cancer['target']
cancer_names = cancer['feature_names']
## 將資料劃分為訓練集測試集
cancer_data_train,cancer_data_test, cancer_target_train,cancer_target_test = \
train_test_split(cancer_data,cancer_target,test_size = 0.2,random_state = 22)
## 資料標準化
stdscaler = standardscaler().fit(cancer_data_train)
cancer_trainstd = stdscaler.transform(cancer_data_train)
cancer_teststd = stdscaler.transform(cancer_data_test)
## 建立svm模型
svm = svc().fit(cancer_trainstd,cancer_target_train)
print('建立的svm模型為：\n',svm)
## **訓練集結果
cancer_target_pred = svm.predict(cancer_teststd)
print('**前20個結果為：\n',cancer_target_pred[:20])

## 求出**和真實一樣的數目

true = np.sum(cancer_target_pred == cancer_target_test )
print('**對的結果數目為：', true)
print('**錯的的結果數目為：', cancer_target_test.shape[0]-true)
print('**結果準確率為：', true/cancer_target_test.shape[0])

precision(精確率)   1.0  metrics.precision_score

recall(召回率)        1.0  metrics.recall_score

f1值                        1.0  metrics.f1_score

roc曲線                 最靠近y軸  metrics.roc_curve

**如下：

from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score, \

print('使用svm**breast_cancer資料的準確率為：', 
accuracy_score(cancer_target_test,cancer_target_pred))      
print('使用svm**breast_cancer資料的精確率為：',
precision_score(cancer_target_test,cancer_target_pred))
print('使用svm**breast_cancer資料的召回率為：',
recall_score(cancer_target_test,cancer_target_pred))
print('使用svm**breast_cancer資料的f1值為：',
f1_score(cancer_target_test,cancer_target_pred))

from sklearn.metrics import classification_report

print('使用svm**iris資料的分類報告為：','\n',
classification_report(cancer_target_test,
cancer_target_pred))

from sklearn.metrics import roc_curve

import matplotlib.pyplot as plt
## 求出roc曲線的x軸和y軸
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(cancer_target_test,cancer_target_pred)
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.xlim(0,1)     ##設定x軸的範圍
plt.ylim(0.0,1.1) ## 設定y軸的範圍
plt.xlabel('false postive rate')
plt.ylabel('true postive rate')
plt.plot(fpr,tpr,linewidth=2, linestyle="-",color='red')
plt.show()

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