機械学習で2種類の誤り確率のプログラム

Question

機械学習で以下のプログラムに追記したいです。

学習用データ
良性テスト用データ
悪性テスト用データ
の3つのCSVファイルを使い

評価を二回

2個の誤検知
第1種誤り確率：不正アクセスを正規アクセスと誤判定した
第2種誤り確率：正規アクセスを不正アクセスと誤判定した

というプログラムを作りたいです。
参考になるサイトや参考プログラム、
アドバイスなどありましたら教えてください。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# データの読み込み --- (*1)
analysisresults_data = pd.read_csv("analysis_resultstableZZZ.csv",encoding="utf-8")

# データをラベルと入力データに分離する --- (*2)
y = analysisresults_data.loc[:,"analysis_result"]
x = analysisresults_data.loc[:,["id","signatures_id","hit_count"]]

# 学習用とテスト用に分離する --- (*3)
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.2, train_size = 0.8, shuffle = True, random_state=0)

# 学習する --- (*4)
clf = SVC()
clf.fit(x_train, y_train)

# 評価する --- (*5)
y_pred = clf.predict(x_test)
print("正解率 = " , accuracy_score(y_test, y_pred))

Comments

[Rondon7251]

解決しました。。。。。。。。

Answer 1

解決しました。。。。。。。