我的目标是找到一个预测模型来判断一笔贷款是否会得到偿还。我的数据来源是一个CSV文件，包含了贷款的特征以及是否已被偿还的信息。我使用ROC曲线和AUC来评估模型的性能

df = pd.read_csv(your_path)X = df.values y = df.defaultsX_train, X_test, y_train, y_test  = train_test_split(X, y, test_size=0.30, random_state=7)log_reg = LogisticRegression()log_reg.fit(X_train, y_train)fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_score)print(auc(fpr,tpr))

当我运行这段代码时，得到的AUC分数大约是0.75。

但是当我添加命令行’df = df.reset_index()’如下所示时：

df = pd.read_csv(your_path)df = df.reset_index()X = df.values y = df.defaultsX_train, X_test, y_train, y_test  = train_test_split(X, y, test_size=0.30, random_state=7)log_reg = LogisticRegression()log_reg.fit(X_train, y_train)fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_score)print(auc(fpr,tpr))

我得到了0.93的AUC分数。这似乎是无缘无故地增加了。

为什么重置索引会提高我的模型AUC？

回答：

你这样重置索引会将索引添加为一个新的列。这个新列可以作为输入特征被你的分类器使用。因此，你的索引可能会影响预测的准确性。

考虑这个示例数据框：

         class  max_speedfalcon    bird      389.0parrot    bird       24.0lion    mammal       80.5monkey  mammal        NaN

如果我们这样做

df = df.reset_index()print(df)

结果数据框看起来像这样。

    index   class   max_speed0   falcon  bird    389.01   parrot  bird    24.02   lion    mammal  80.53   monkey  mammal  NaN

为了防止这种情况发生，你可以这样做：

df = df.reset_index(drop = True)df

结果数据框如下：

    class   max_speed0   bird    389.01   bird    24.02   mammal  80.53   mammal  NaN

这样，之前的索引就不会被添加为数据框的一个新列。

编辑：此外，你可以在LogisticRegression()中设置random_state参数，以确保回归器的准确性没有随机效应。