sns.barplot(x = x_data, y = y_data)
时间: 2024-03-31 14:36:53 浏览: 89
这是使用 seaborn 库绘制柱状图的代码。具体来说,x_data 是指定柱状图的 x 轴数据,y_data 是指定柱状图的 y 轴数据。sns.barplot() 方法会根据这两个数据绘制出柱状图。在绘制柱状图时,seaborn 会自动进行一些美化处理,如添加标签、调整颜色等。可以通过修改 sns.barplot() 的参数来自定义柱状图的样式。
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import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report, accuracy_score # 1. 数据准备 train_data = pd.read_csv('train.csv') test_data = pd.read_csv('test_noLabel.csv') # 填充缺失值 train_data.fillna(train_data.mean(), inplace=True) test_data.fillna(test_data.mean(), inplace=True) # 2. 特征工程 X_train = train_data.drop(['Label', 'ID'], axis=1) y_train = train_data['Label'] X_test = test_data.drop('ID', axis=1) scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) # 3. 模型建立 model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) # 4. 模型训练 model.fit(X_train, y_train) # 5. 进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 6. 保存预测结果 df_result = pd.DataFrame({'ID': test_data['ID'], 'Label': y_pred}) df_result.to_csv('forecast_result.csv', index=False) # 7. 模型评估 y_train_pred = model.predict(X_train) print('训练集准确率:', accuracy_score(y_train, y_train_pred)) print('测试集准确率:', accuracy_score(y_test, y_pred)) print(classification_report(y_test, y_pred)) # 8. 绘制柱形图 feature_importances = pd.Series(model.feature_importances_, index=X_train.columns) feature_importances = feature_importances.sort_values(ascending=False) plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x=feature_importances, y=feature_importances.index) plt.xlabel('Feature Importance Score') plt.ylabel('Features') plt.title('Visualizing Important Features') plt.show() # 9. 对比类分析 train_data['Label'].value_counts().plot(kind='bar', color=['blue', 'red']) plt.title('Class Distribution') plt.xlabel('Class') plt.ylabel('Frequency') plt.show()
这段代码是一个机器学习模型的完整流程,包括数据准备、特征工程、模型建立、模型训练、预测结果保存、模型评估和可视化分析等步骤。其中包括了绘制柱形图和对比类分析的代码。
绘制柱形图的代码如下:
```
feature_importances = pd.Series(model.feature_importances_, index=X_train.columns)
feature_importances = feature_importances.sort_values(ascending=False)
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x=feature_importances, y=feature_importances.index)
plt.xlabel('Feature Importance Score')
plt.ylabel('Features')
plt.title('Visualizing Important Features')
plt.show()
```
这段代码会生成一个柱形图,横轴为特征重要性得分,纵轴为特征名称,用于展示机器学习模型中各个特征的重要性。
对比类分析的代码如下:
```
train_data['Label'].value_counts().plot(kind='bar', color=['blue', 'red'])
plt.title('Class Distribution')
plt.xlabel('Class')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()
```
这段代码会生成一个柱形图,展示训练数据中不同类别的样本数量分布情况。这个图可以用于判断数据集是否存在类别不平衡的情况,以及对模型的训练和评估结果进行解释。
X_missing=financial_data.drop(columns='fraud') missing=X_missing.isna().mean() missing_df= pd.DataFrame({'missing_key':missing.keys(),'missing_value':np.round(missing.values,4)}) plt.figure(figsize=(20,10)) sns.barplot(data=missing_df,x='missing_key',y='missing_value') plt.xticks(rotation=90)
这段代码的作用是对数据集进行缺失值分析,具体步骤如下:
1. 首先,将数据集中的 "fraud" 列删除,并将其赋值给变量 `X_missing`。
2. 接着,使用 `isna()` 函数检查数据集中的缺失值情况,并使用 `mean()` 函数计算每个特征缺失值的平均比例。将结果赋值给变量 `missing`。
3. 使用 `pd.DataFrame()` 函数创建一个 DataFrame 格式的数据,将 `missing` 中的关键字(即特征名)和对应的缺失值比例合并到一起,并将结果赋值给变量 `missing_df`。
4. 使用 `plt.figure()` 函数创建一个画布,并设置画布的大小为 (20,10)。
5. 使用 `sns.barplot()` 函数绘制一个条形图,其中横坐标为 `missing_df` 中的关键字(即特征名),纵坐标为 `missing_df` 中对应的缺失值比例,条形的颜色为默认颜色。
6. 使用 `plt.xticks()` 函数将横坐标标签旋转 90 度,以便更好地展示特征名。
7. 最后,根据需要使用 `plt.show()` 函数展示画布。
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