Random Forest roc_curveについて

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KokiSakai

score 10

あるデータに関して、ランダムフォレストによってカテゴリ分けを予測する中で

#4分類した場合#new_data
import pandas as pd
df=pd.read_csv("/Users/sakaikouki/Desktop/元データ詳細のコピー.csv")
from sklearn.model_selection import train_test_split
X=df.drop("con_rate",axis=1)
y=df.con_rate
(train_X, test_X ,train_y, test_y) = train_test_split(X, y, test_size = 0.3, random_state = 0)
#ランダムフォレスト
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
clf = RandomForestClassifier(random_state=0,n_estimators=50)
clf = clf.fit(train_X, train_y)
pred = clf.predict(test_X)
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(test_y, pred, pos_label=1)
auc(fpr, tpr)
accuracy_score(pred, test_y)


と打つとエラーコードで

---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-d608726e98d7> in <module>()
     11 clf = clf.fit(train_X, train_y)
     12 pred = clf.predict(test_X)
---> 13 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(test_y, pred, pos_label=1)
     14 auc(fpr, tpr)
     15 accuracy_score(pred, test_y)

NameError: name 'roc_curve' is not defined


とでます。この問題はどう解決すればいいのでしょうか?
よろしくお願いします。

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回答 1

checkベストアンサー

0

importが抜けています。

おそらく

API Reference — scikit-learn 0.19.2 documentation  sklearn.metrics: Metrics

の関数だと思うのでimportしてあげてください。

from sklearn.metrics import roc_curve, auc, accuracy_score

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  • 2018/09/12 15:06

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