Возникли проблемы с классификатором дерева решений

Question

import sklearn.model_selection as model_selection
X_train,X_test,y_train,y_test=model_selection.train_test_split(X,y,
                                       test_size=0.2,random_state = 200)

import sklearn.tree as tree
clf=tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=3,random_state=200)
clf.fit(X_train,y_train)
clf.score(X_test,y_test)

import sklearn.metrics as metrics
metrics.roc_auc_score(y_test,clf.predict_proba(X_test)[:,1])

import pydotplus
os.environ["PATH"] += os.pathsep + 'C:/Program Files (x86)/Graphviz2.38/bin/'
os.chdir(data_dir)

Я хотел бы знать, что делает код.

1. metrics.roc_auc_score (y_test, clf.predict_proba (X_test) [:, 1])
2. os.environ ["PATH"] + = os.pathsep + 'C: / Program Files (x86) /Graphviz2.38/bin /'

Answer 1

metrics.roc_auc_score(y_test, clf.predict_proba()[:,1]) вычисляет площадь под кривой рабочих характеристик приемника (ROC AUC) Оценка по вашим тестовым данным предсказала вероятность того, что их классифицируют как 1.

Вы можете прочитать о ROC AUCв здесь .

os.environ["PATH"] += os.pathsep + 'C:/Program Files ...' добавляет новый путь с именем 'C:/Program Files ...' к путям среды. Обратите внимание, что os.pathsep является символом для разделения различных путей.