根据正确率来进行可视化的代码

时间: 2024-04-10 22:34:54 浏览: 12
您可以使用各种可视化库来展示正确率数据。以下是使用Python中的matplotlib库进行可视化的示例代码: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 假设您的正确率数据存储在一个列表中 accuracy_data = [0.85, 0.92, 0.78, 0.95, 0.88, 0.91] # 创建一个x轴的标签列表,可以使用任意的标签 x_labels = ['模型1', '模型2', '模型3', '模型4', '模型5', '模型6'] # 创建一个图形对象和一个子图对象 fig, ax = plt.subplots() # 绘制柱状图 ax.bar(x_labels, accuracy_data) # 添加标题和标签 ax.set_title('模型正确率') ax.set_xlabel('模型') ax.set_ylabel('正确率') # 旋转x轴标签以避免重叠 plt.xticks(rotation=45) # 显示图形 plt.show() ``` 这段代码将绘制一个柱状图,其中每个柱子表示一个模型的正确率。x轴显示模型的标签,y轴显示正确率值。您可以根据自己的需求修改和定制图表的样式。
相关问题

对上面的代码进行可视化

好的,以下是对鸢尾花数据集进行KNN分类并可视化的代码: ```python import sklearn.datasets as datasets from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 1. 捕获鸢尾花数据 iris = datasets.load_iris() # 2. 提取样本数据,即特征和标签 X = iris.data y = iris.target # 3. 数据集划分 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 4. 使用KNN算法进行分类 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) knn.fit(X_train, y_train) accuracy = knn.score(X_test, y_test) # 5. 输出分类准确率 print("Test set accuracy: {:.2f}".format(accuracy)) # 6. 可视化 fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.set_title("KNN Classification of Iris Dataset") ax.set_xlabel("Sepal Length") ax.set_ylabel("Sepal Width") ax.set_zlabel("Petal Length") # 绘制训练集数据点 ax.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], X_train[:, 2], c=y_train, cmap=plt.cm.Set1, edgecolor='k', s=40) # 绘制测试集数据点 ax.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], X_test[:, 2], c=y_test, cmap=plt.cm.Set1, edgecolor='k', s=100, marker='s') # 绘制预测结果 x_min, x_max = X[:, 0].min() - 0.5, X[:, 0].max() + 0.5 y_min, y_max = X[:, 1].min() - 0.5, X[:, 1].max() + 0.5 z_min, z_max = X[:, 2].min() - 0.5, X[:, 2].max() + 0.5 xx, yy, zz = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.1), np.arange(y_min, y_max, 0.1), np.arange(z_min, z_max, 0.1)) Z = knn.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel(), zz.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) ax.contourf(xx, yy, zz, Z, alpha=0.4) plt.show() ``` 此代码将鸢尾花数据集的特征数据存储在变量`X`中,将标签数据存储在变量`y`中。接着,使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集,并使用KNN算法进行分类。最后,使用`matplotlib`库绘制3D散点图,其中训练集用圆形表示,测试集用正方形表示,预测结果用等高线表示。最后,调用`plt.show()`函数显示图形。

用代码实现逻辑回归分类,输出其准确率并实现可视化

好的,以下是用Python实现逻辑回归分类的代码,并输出准确率和可视化结果: 首先导入相关的库: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.metrics import accuracy_score ``` 然后生成随机的二分类数据集: ```python X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=2, n_redundant=0, n_informative=1, n_clusters_per_class=1, random_state=42) ``` 接着拟合逻辑回归模型并输出准确率: ```python clf = LogisticRegression(random_state=42) clf.fit(X, y) y_pred = clf.predict(X) print("Accuracy:", accuracy_score(y, y_pred)) ``` 最后将决策边界可视化: ```python x_min, x_max = X[:, 0].min() - .5, X[:, 0].max() + .5 y_min, y_max = X[:, 1].min() - .5, X[:, 1].max() + .5 xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(x_min, x_max, 100), np.linspace(y_min, y_max, 100)) Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) plt.figure(1, figsize=(4, 3)) plt.pcolormesh(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Paired) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, edgecolors='k', cmap=plt.cm.Paired) plt.xlabel('X1') plt.ylabel('X2') plt.xlim(xx.min(), xx.max()) plt.ylim(yy.min(), yy.max()) plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show() ``` 完整代码如下:

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