diff --git a/model_selection/cv_metric_gen.py b/model_selection/cv_metric_gen.py index 39e276c9ef0953a8bae5e92604e40b524a7a5c70..378551883cab4961ed66c5e5028a60086a188cd5 100644 --- a/model_selection/cv_metric_gen.py +++ b/model_selection/cv_metric_gen.py @@ -175,8 +175,8 @@ if __name__ == "__main__": # Metric generation through cv for tuned models3 # -------------------------------------------------------------------------------------------------------- scores_sheets = {} # To store score dfs as sheets in the same excel file - for i, group in enumerate(['pre']): # 'post' - for j, method in enumerate(['']): # '', 'over_', 'under_' + for i, group in enumerate(['pre', 'post']): # 'post' + for j, method in enumerate(['', 'over_', 'under_']): # Get train dataset based on group and method X_train = data_dic['X_train_' + method + group] y_train = data_dic['y_train_' + method + group] @@ -190,59 +190,58 @@ if __name__ == "__main__": axes = [axes] # Metric generation for each model for model_idx, (model_name, model) in enumerate(models.items()): - if model_name == 'XGB': - print(f"{group}-{method_names[j]}-{model_name}") - # Retrieve cv scores for our metrics of interest - scores = cross_validate(model, X_train, y_train, scoring=scorings, cv=cv, return_train_score=True, n_jobs=10) - # Save results of each fold - for metric_name in scorings.keys(): - scores_df.loc[model_name + f'_{metric_name}']=list(np.around(np.array(scores[f"test_{metric_name}"]),4)) - # ---------------------------------------- Generate curves ---------------------------------------- - mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100) - tprs, aucs = [], [] - mean_recall = np.linspace(0, 1, 100) - precisions, pr_aucs = [], [] - cmap = plt.get_cmap('tab10') # Colormap - # Loop through each fold in the cross-validation - for fold_idx, (train, test) in enumerate(cv.split(X_train, y_train)): - # Fit the model on the training data - model.fit(X_train[train], y_train[train]) - # Generate ROC curve for the fold - roc_display = RocCurveDisplay.from_estimator(model, X_train[test], y_train[test], - name=f"ROC fold {fold_idx}", alpha=0.6, lw=2, - ax=axes[model_idx][0], color=cmap(fold_idx % 10)) - interp_tpr = np.interp(mean_fpr, roc_display.fpr, roc_display.tpr) - interp_tpr[0] = 0.0 - tprs.append(interp_tpr) - aucs.append(roc_display.roc_auc) - # Generate Precision-Recall curve for the fold - pr_display = PrecisionRecallDisplay.from_estimator(model, X_train[test], y_train[test], - name=f"PR fold {fold_idx}", alpha=0.6, lw=2, - ax=axes[model_idx][1], color=cmap(fold_idx % 10)) - interp_precision = np.interp(mean_recall, pr_display.recall[::-1], pr_display.precision[::-1]) - precisions.append(interp_precision) - pr_aucs.append(pr_display.average_precision) - # Plot diagonal line for random guessing in ROC curve - axes[model_idx][0].plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--', lw=2, color='r', alpha=.8, label='Random guessing') - # Compute mean ROC curve - mean_tpr = np.mean(tprs, axis=0) - mean_tpr[-1] = 1.0 - mean_auc = auc(mean_fpr, mean_tpr) - axes[model_idx][0].plot(mean_fpr, mean_tpr, color='b', lw=4, label=r'Mean ROC (AUC = %0.2f)' % mean_auc, alpha=.8) - # Set ROC plot limits and title - axes[model_idx][0].set(xlim=[-0.05, 1.05], ylim=[-0.05, 1.05], title=f"ROC Curve - {model_name} ({group}-{method_names[j]})") - axes[model_idx][0].legend(loc="lower right") - # Compute mean Precision-Recall curve - mean_precision = np.mean(precisions, axis=0) - mean_pr_auc = np.mean(pr_aucs) - axes[model_idx][1].plot(mean_recall, mean_precision, color='b', lw=4, label=r'Mean PR (AUC = %0.2f)' % mean_pr_auc, alpha=.8) - # Plot baseline precision (proportion of positive samples) - baseline = np.sum(y_train) / len(y_train) - axes[model_idx][1].plot([0, 1], [baseline, baseline], linestyle='--', lw=2, color='r', alpha=.8, label='Baseline') - # Set Precision-Recall plot limits and title - axes[model_idx][1].set(xlim=[-0.05, 1.05], ylim=[-0.05, 1.05], title=f"Precision-Recall Curve - {model_name} ({group}-{method_names[j]})") - axes[model_idx][1].legend(loc="lower right") - # ---------------------------------------- End Generate Curves ---------------------------------------- + print(f"{group}-{method_names[j]}-{model_name}") + # Retrieve cv scores for our metrics of interest + scores = cross_validate(model, X_train, y_train, scoring=scorings, cv=cv, return_train_score=True, n_jobs=10) + # Save results of each fold + for metric_name in scorings.keys(): + scores_df.loc[model_name + f'_{metric_name}']=list(np.around(np.array(scores[f"test_{metric_name}"]),4)) + # ---------------------------------------- Generate curves ---------------------------------------- + mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100) + tprs, aucs = [], [] + mean_recall = np.linspace(0, 1, 100) + precisions, pr_aucs = [], [] + cmap = plt.get_cmap('tab10') # Colormap + # Loop through each fold in the cross-validation + for fold_idx, (train, test) in enumerate(cv.split(X_train, y_train)): + # Fit the model on the training data + model.fit(X_train[train], y_train[train]) + # Generate ROC curve for the fold + roc_display = RocCurveDisplay.from_estimator(model, X_train[test], y_train[test], + name=f"ROC fold {fold_idx}", alpha=0.6, lw=2, + ax=axes[model_idx][0], color=cmap(fold_idx % 10)) + interp_tpr = np.interp(mean_fpr, roc_display.fpr, roc_display.tpr) + interp_tpr[0] = 0.0 + tprs.append(interp_tpr) + aucs.append(roc_display.roc_auc) + # Generate Precision-Recall curve for the fold + pr_display = PrecisionRecallDisplay.from_estimator(model, X_train[test], y_train[test], + name=f"PR fold {fold_idx}", alpha=0.6, lw=2, + ax=axes[model_idx][1], color=cmap(fold_idx % 10)) + interp_precision = np.interp(mean_recall, pr_display.recall[::-1], pr_display.precision[::-1]) + precisions.append(interp_precision) + pr_aucs.append(pr_display.average_precision) + # Plot diagonal line for random guessing in ROC curve + axes[model_idx][0].plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--', lw=2, color='r', alpha=.8, label='Random guessing') + # Compute mean ROC curve + mean_tpr = np.mean(tprs, axis=0) + mean_tpr[-1] = 1.0 + mean_auc = auc(mean_fpr, mean_tpr) + axes[model_idx][0].plot(mean_fpr, mean_tpr, color='b', lw=4, label=r'Mean ROC (AUC = %0.2f)' % mean_auc, alpha=.8) + # Set ROC plot limits and title + axes[model_idx][0].set(xlim=[-0.05, 1.05], ylim=[-0.05, 1.05], title=f"ROC Curve - {model_name} ({group}-{method_names[j]})") + axes[model_idx][0].legend(loc="lower right") + # Compute mean Precision-Recall curve + mean_precision = np.mean(precisions, axis=0) + mean_pr_auc = np.mean(pr_aucs) + axes[model_idx][1].plot(mean_recall, mean_precision, color='b', lw=4, label=r'Mean PR (AUC = %0.2f)' % mean_pr_auc, alpha=.8) + # Plot baseline precision (proportion of positive samples) + baseline = np.sum(y_train) / len(y_train) + axes[model_idx][1].plot([0, 1], [baseline, baseline], linestyle='--', lw=2, color='r', alpha=.8, label='Baseline') + # Set Precision-Recall plot limits and title + axes[model_idx][1].set(xlim=[-0.05, 1.05], ylim=[-0.05, 1.05], title=f"Precision-Recall Curve - {model_name} ({group}-{method_names[j]})") + axes[model_idx][1].legend(loc="lower right") + # ---------------------------------------- End Generate Curves ---------------------------------------- # Store the DataFrame in the dictionary with a unique key for each sheet sheet_name = f"{group}_{method_names[j]}" scores_sheets[sheet_name] = scores_df diff --git a/model_selection/output_cv_metrics/curves/pre_ORIG.svg b/model_selection/output_cv_metrics/curves/pre_ORIG.svg index 022b1c85674322bea3e95981e0101085cfd934b4..f64a00bb8134b8a590ba3a2cbc91c136d5df7c43 100644 --- a/model_selection/output_cv_metrics/curves/pre_ORIG.svg +++ b/model_selection/output_cv_metrics/curves/pre_ORIG.svg @@ -6,7 +6,7 @@ - 2024-05-23T12:54:34.240479 + 2024-05-23T13:13:07.664494 image/svg+xml @@ -30,10 +30,10 @@ z - @@ -41,17 +41,17 @@ z - - + - + - + - + - + - + - + - + - + - + - + - + - - + + + - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - + - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 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- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - + - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - +M 3022 2063 +Q 3016 2534 2758 2815 +Q 2500 3097 2075 3097 +Q 1594 3097 1305 2825 +Q 1016 2553 972 2059 +L 3022 2063 +z +" transform="scale(0.015625)"/> + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + - - + + + + + + + - + - - - + + + - + - - + + - + - - - + + + - + - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - + + - + - + - + - - + + - + - + - + - - + + - + - + - + - - + + - + - + - + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + - - + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + - - + - - + - - + - - - - + + + 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