本文整理汇总了Python中sklearn.ensemble.ExtraTreesClassifier.apply方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python ExtraTreesClassifier.apply方法的具体用法？Python ExtraTreesClassifier.apply怎么用？Python ExtraTreesClassifier.apply使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类sklearn.ensemble.ExtraTreesClassifier的用法示例。
在下文中一共展示了ExtraTreesClassifier.apply方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: stack
# 需要导入模块: from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier [as 别名]
# 或者: from sklearn.ensemble.ExtraTreesClassifier import apply [as 别名]
def stack(X, y, X_test, y_test):
X, X1, y, y1 = train_test_split(X, y, test_size=0.5)
#clf1 = GradientBoostingClassifier(n_estimators=10)
#clf1 = RandomForestClassifier(n_estimators=20)
clf1 = ExtraTreesClassifier(n_estimators=10, max_depth=None, min_samples_split=1, random_state=0)
clf2 = linear_model.SGDClassifier(loss='log')
enc = OneHotEncoder()
#clf2 = RandomForestClassifier(n_estimators=10)
#clf2 = GradientBoostingClassifier(n_estimators=20)
clf1.fit(X, y)
enc.fit(clf1.apply(X))
clf2.fit(enc.transform(clf1.apply(X1)), y1)
#prob = clf2.predict_proba(enc.transform(clf1.apply(X_test)[:, :, 0]))[:, 1]
prob = clf2.predict_proba(enc.transform(clf1.apply(X_test)).toarray())[:, 1]
res = clf2.predict(enc.transform(clf1.apply(X_test)))
check = zip(y_test, res)
tp, tn, fp, fn = 0, 0, 0, 0
for value, prediction in check:
if (prediction and value):
tp += 1
if (prediction and not value):
fp += 1
if (not prediction and value):
fn += 1
if (not prediction and not value):
tn += 1
print ('TP: {0}, TN: {1}, FP: {2}, FN: {3}'.format(tp, tn, fp, fn))
print ("Precision Score : %f" % metrics.precision_score(y_test, res))
print ("Recall Score : %f" % metrics.recall_score(y_test, res))
return roc_curve(y_test, prob)