pycaret画图
时间: 2023-07-24 14:07:41 浏览: 64
PyCaret 是一个开源的机器学习库,它可以帮助你快速、简单地实现机器学习工作流程,其中包括数据预处理、建模、评估和可视化等。
在 PyCaret 中,你可以使用 `plot_model` 函数来绘制模型的各种图表。以下是几个常见的示例:
1. 绘制特征重要性图表
```python
from pycaret.datasets import get_data
from pycaret.classification import *
data = get_data('diabetes')
clf = setup(data, target='Class variable')
rf = create_model('rf')
plot_model(rf, plot='feature')
```
这将绘制随机森林模型的特征重要性图表。
2. 绘制学习曲线
```python
from pycaret.datasets import get_data
from pycaret.classification import *
data = get_data('diabetes')
clf = setup(data, target='Class variable')
rf = create_model('rf')
plot_model(rf, plot='learning')
```
这将绘制随机森林模型的学习曲线图表。
3. 绘制误差矩阵
```python
from pycaret.datasets import get_data
from pycaret.classification import *
data = get_data('diabetes')
clf = setup(data, target='Class variable')
rf = create_model('rf')
plot_model(rf, plot='confusion_matrix')
```
这将绘制随机森林模型的误差矩阵图表。
4. 绘制ROC曲线
```python
from pycaret.datasets import get_data
from pycaret.classification import *
data = get_data('diabetes')
clf = setup(data, target='Class variable')
rf = create_model('rf')
plot_model(rf, plot='auc')
```
这将绘制随机森林模型的ROC曲线图表。
除了以上示例外,PyCaret 还支持绘制其他类型的图表,如分类报告、精度-召回率曲线、决策树等。你可以根据需要选择适当的函数进行绘制。