plt.plot(logreg.coef_.T, 'o', label "c-1") plt.plot(logreg100.coef_.T. labe1=“C=100“) pltplot(logreg001.coefT,'v, label=“C=0.001”) plt.xticks(range(cancer.data.shape[1]).cancer.feature_names,rotation=90) xlims =plt.xl1m0 plt.hlines(0,xlins[0], x1ins[1]] plt.xlim(xlims) p1t.ylim(-5, 5) plt.xlabel(Feature plt.ylabel(“Coefficient magnitude”) plt.legend（）修改代码

以下是修改后的代码：

plt.plot(logreg.coef_.T, 'o', label="C=1")
plt.plot(logreg100.coef_.T, 'x', label="C=100")
plt.plot(logreg001.coef_.T, 'v', label="C=0.001")
plt.xticks(range(cancer.data.shape[1]), cancer.feature_names, rotation=90)
xlims = plt.xlim()
plt.hlines(0, xlims[0], xlims[1])
plt.xlim(xlims)
plt.ylim(-5, 5)
plt.xlabel("Feature")
plt.ylabel("Coefficient magnitude")
plt.legend()

修改的内容包括：

- 在第一行代码中，将`label "c-1"`修改为`label="C=1"`，使标签更具有可读性。
- 在第二行、第三行和第四行中，将`labe1`修改为`label`，并分别将符号改为`x`和`v`，使得不同的线条更加容易区分。
- 在第五行中，将`cancer.feature_names`放到`range`函数前面，使得特征名称能够正确显示在x轴上。
- 在第六行中，将`x1ins`修改为`xlims`，使得`xlims`变量能够正确使用。
- 在第七行中，将`p1t`修改为`plt`，使得`plt.ylim`能够正确调整y轴范围。

相关问题

1r_11 = LogisticRegression (C=C, solver=' liblinear' penalty="11", max_iter=5000). fit (x_ train, y_train) print ("Training accuracy of 11 logree with C=(:. 3r]: (:.2f]". format ( C, 1r_11. score (X_train, y_train))) print ("Test accuracy of 11 logreg with C=(:.3f]: (:. 2f)". format ( C, Ir_11. score (X_test, y_test))) plt. plot (lr_11. coef_. T, marker, label="C=(: 3f]". format (C)) plt. sticks (range (cancer. data. shape[1]), cancer. feature_names, rotation=90) xlims = plt. xlim( pit. hlines (0, xlims[0], xlims[1]) plt. xlim (xlims) plt. label ("Feature") plt. ylabel ("Coefficient magnitude") pit. ylim(-5, 5) plt. legend (10c=3)修改代码

以下是修改后的代码：

lr_11 = LogisticRegression(C=C, solver='liblinear', penalty="l1", max_iter=5000).fit(X_train, y_train)
print("Training accuracy of l1 logreg with C={:.3f}: {:.2f}".format(C, lr_11.score(X_train, y_train)))
print("Test accuracy of l1 logreg with C={:.3f}: {:.2f}".format(C, lr_11.score(X_test, y_test)))

plt.plot(lr_11.coef_.T, marker='o', label="C={:.3f}".format(C))
plt.xticks(range(cancer.data.shape[1]), cancer.feature_names, rotation=90)
xlims = plt.xlim()
plt.hlines(0, xlims[0], xlims[1])
plt.xlim(xlims)
plt.xlabel("Feature")
plt.ylabel("Coefficient magnitude")
plt.ylim(-5, 5)
plt.legend(loc='best')

主要修改包括：

1. 将 penalty 参数的取值改为 "l1"，表示使用 L1 正则化。
2. 将 marker 参数的取值改为 'o'，表示使用圆圈作为标记。
3. 将 plt.sticks 修改为 plt.xticks，因为 plt.sticks 不存在。
4. 将 plt.label 修改为 plt.xlabel，因为 plt.label 不存在。
5. 将 plt.legend 修改为 plt.legend(loc='best')，增加了定位参数。

import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # draft # Display Chinese and sign plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei','Time New Roman'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False plt.rcParams['figure.dpi']=300# resolution ratio plt.figure(figsize=(9,6)) coef['alpha']=coef['alpha'] for feature in X_train.columns[:-1]: plt.plot('alpha',feature,data=coef) ax=plt.gca() ax.set_xscale('log') plt.legend(loc='upper right') plt.xlabel(r'$\alpha$',fontsize=15) plt.ylabel('coefficient',fontsize=15)

这段代码使用了Matplotlib库来进行数据可视化，主要是绘制了不同特征的系数随着正则化参数alpha的变化趋势。具体解释如下：

- `%matplotlib inline`：在Jupyter Notebook中使用Matplotlib库的命令。
- `plt.rcParams`：配置Matplotlib绘图的参数，如字体、分辨率等。
- `plt.figure(figsize=(9,6))`：创建一个大小为(9, 6)的图形对象。
- `coef['alpha']=coef['alpha']`：将系数数据集中的alpha列赋值给alpha列，因为alpha列可能是索引。
- `for feature in X_train.columns[:-1]:`：循环遍历每个特征列，并进行绘图。
- `plt.plot('alpha',feature,data=coef)`：绘制线条，其中x轴为alpha列，y轴为当前特征列，数据源为coef数据集。
- `ax=plt.gca()`：获取当前的Axes对象。
- `ax.set_xscale('log')`：设置x轴的刻度为对数刻度。
- `plt.legend(loc='upper right')`：添加图例，位置为右上角。
- `plt.xlabel(r'$\alpha$',fontsize=15)`：设置x轴的标签，使用LaTeX公式格式。
- `plt.ylabel('coefficient',fontsize=15)`：设置y轴的标签。