填最后一个坑，如何寻找误判的病例。
之前我们在介绍AUC的时候，提到了两个函数：predict和predict_proba，复习一下：
auc_test = roc_auc_score(y_test, y_testprba) roc_auc_score的参数呢，包括两个：y_test是实际值，y_testprba是预测的概率（注意，是概率，而不是分类，要和y_pred做区别），来看看代码：
y_pred = classifier.predict(X_test)
y_testprba = classifier.predict_proba(X_test)[:,1] 来，一个是predict，一个是predict_proba，输出的如图所示。
一目了然了吧，就是根据0.5为阈值进行分类的。
所以呢，可以根据y_pred和y_true就可以判断是所谓的误诊（y_true是0，而y_pred是1）还是漏诊（y_true是1，而y_pred是0）。
具体操作在excel即可完成，最重的就是筛选出误诊和漏诊的病例：
我们还是用Xgboost做例子（测试集）：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
dataset = pd.read_csv('X disease code fs.csv')
X = dataset.iloc[:, 1:14].values
Y = dataset.iloc[:, 0].values
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.30, random_state = 666)
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)
import xgboost as xgb
param_grid=[{
'n_estimators':[35],
'eta':[0.1],
'max_depth':[1],
'gamma':[0],
'min_child_weight':[5],
'max_delta_step':[1],
'subsample':[0.8],
'colsample_bytree':[0.8],
'colsample_bylevel':[0.8],
'reg_lambda':[9],
'reg_alpha':[5],
},
]
boost = xgb.XGBClassifier()
classifier = xgb.XGBClassifier()
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
grid_search = GridSearchCV(boost, param_grid, n_jobs = -1, verbose = 2, cv=10)
grid_search.fit(X_train, y_train)
classifier = grid_search.best_estimator_
classifier.fit(X_train, y_train)
y_pred = classifier.predict(X_test)
y_testprba = classifier.predict_proba(X_test)[:,1]
y_trainpred = classifier.predict(X_train)
y_trainprba = classifier.predict_proba(X_train)[:,1]由于我们演示的是测试集，所以关注y_pred和y_test:
接着，我们需要在运行一次代码：
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.30, random_state = 666)我们需要获得y_text对应的X_test，而上述那一串代码的X_test的数据已经被归一化了，没法使用，我们需要的是原始数据：
然后，我们把y_pred和y_test以及X_test复制到新的excel（注意：不要搞乱顺序，目前顺序是一一对应的）：
不放心的话，可以调出原始数据，稍微对应一下是否做到一一对应了，比如：
对应得上，不放心就再找几个做校对。
接着，新开一列，用真实值减去预测值，那么误诊（真实是0，而预测是1）就是-1，漏诊（真实是1，而预测是0）就是1。使用筛选功能，分别把它们提取出来，做你想做的分析，水几个图还是OK的。
终于，花了32期，把机器学习分类讲完了，洋洋洒洒4-5万字，有种写博士毕业论文的感觉了，希望对大家有用，也欢迎进行技术探讨。特别是Xgboost、LightGBM还有Catboost，以及各种Stacking模型，掌握的还是不够深入。
