X = np.hstack((X1_new, X2_new, X3_new, X4_new, X5_new, X6_new, X7_new, X8_new, X9_new, X10_new, X11_new, X12_new, X13_new, X14_new, X15_new)) y = data['target'],如何做数据可视化

数据可视化可以使用 Python 中的 Matplotlib 和 Seaborn 库进行绘制。具体步骤如下：

1. 导入需要使用的库和数据

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

X = np.hstack((X1_new, X2_new, X3_new, X4_new, X5_new, X6_new, X7_new, X8_new, X9_new, X10_new, X11_new, X12_new, X13_new, X14_new, X15_new))
y = data['target']

2. 绘制散点图

plt.scatter(X[:, 0], y)
plt.xlabel('X1_new')
plt.ylabel('Target')
plt.show()

这里以第一列数据 `X1_new` 为 x 轴，目标值 `target` 为 y 轴，绘制散点图。

3. 绘制线性回归拟合曲线

sns.regplot(x=X[:, 0], y=y)
plt.xlabel('X1_new')
plt.ylabel('Target')
plt.show()

这里使用 Seaborn 库的 `regplot()` 函数绘制线性回归拟合曲线。

可以根据具体需要，绘制多种类型、多个变量的可视化图表。

相关问题

pca=PCA(n_components=1) pca.fit(X1_scaled) X1_pca=pca.transform(X1_scaled) pca.fit(X2_scaled) X2_pca=pca.transform(X1_scaled) pca.fit(X3_scaled) X3_pca=pca.transform(X3_scaled) pca.fit(X4_scaled) X4_pca=pca.transform(X4_scaled) pca.fit(X5_scaled) X5_pca=pca.transform(X5_scaled) pca.fit(X6_scaled) X6_pca=pca.transform(X6_scaled) pca.fit(X7_scaled) X7_pca=pca.transform(X7_scaled) pca.fit(X8_scaled) X8_pca=pca.transform(X8_scaled) pca.fit(X9_scaled) X9_pca=pca.transform(X9_scaled) pca.fit(X10_scaled) X10_pca=pca.transform(X10_scaled) pca.fit(X11_scaled) X11_pca=pca.transform(X11_scaled) pca.fit(X12_scaled) X12_pca=pca.transform(X12_scaled) pca.fit(X13_scaled) X13_pca=pca.transform(X13_scaled) pca.fit(X14_scaled) X14_pca=pca.transform(X14_scaled) pca.fit(X15_scaled) X15_pca=pca.transform(X15_scaled) #生成变量 X1_new = X1_pca X2_new = X2_pca X3_new = X3_pca X4_new = X4_pca X5_new = X5_pca X6_new = X6_pca X7_new = X7_pca X8_new = X8_pca X9_new = X9_pca X10_new = X10_pca X11_new = X11_pca X12_new = X12_pca X13_new = X13_pca X14_new = X14_pca X15_new = X15_pca，如何让这15个变量做支持向量机预测

您可以使用scikit-learn库中的SVM模型来对这15个变量进行预测，以下是示例代码：

from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 将15个变量组合成一个特征矩阵X
X = np.hstack((X1_new, X2_new, X3_new, X4_new, X5_new, X6_new, X7_new, X8_new, X9_new, X10_new, X11_new, X12_new, X13_new, X14_new, X15_new))

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 训练SVM模型
clf = svm.SVC()
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = clf.predict(X_test)

在上面的示例代码中，我们首先将15个变量组合成一个特征矩阵X。然后，我们使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。接着，我们使用`SVC`函数创建了一个SVM模型，并使用`fit`方法对模型进行训练。最后，我们使用`predict`方法对测试集进行预测，并将结果保存在`y_pred`变量中。

X1_new = X1_pca X2_new = X2_pca X3_new = X3_pca X4_new = X4_pca X5_new = X5_pca X6_new = X6_pca X7_new = X7_pca X8_new = X8_pca X9_new = X9_pca X10_new = X10_pca X11_new = X11_pca X12_new = X12_pca X13_new = X13_pca X14_new = X14_pca X15_new = X15_pca如何将他们放在一起

可以使用Pandas库将这些新变量放在一起，生成一个DataFrame对象。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设有15个新变量，将它们保存到一个Numpy数组中
X_new = np.random.rand(100, 15)  # 生成随机数据

# 将15个新变量保存到一个DataFrame对象中
df_new = pd.DataFrame({'X1_new': X_new[:, 0], 'X2_new': X_new[:, 1], 'X3_new': X_new[:, 2],
                       'X4_new': X_new[:, 3], 'X5_new': X_new[:, 4], 'X6_new': X_new[:, 5],
                       'X7_new': X_new[:, 6], 'X8_new': X_new[:, 7], 'X9_new': X_new[:, 8],
                       'X10_new': X_new[:, 9], 'X11_new': X_new[:, 10], 'X12_new': X_new[:, 11],
                       'X13_new': X_new[:, 12], 'X14_new': X_new[:, 13], 'X15_new': X_new[:, 14]})

# 查看新的DataFrame对象
print(df_new.head())

上述代码中，我们首先生成了15个新变量的随机数据，并将它们保存到一个Numpy数组中。然后，使用`pd.DataFrame()`函数将这些新变量放在一起，生成一个DataFrame对象`df_new`。在`pd.DataFrame()`函数中，我们使用字典的方式将15个新变量命名，并将它们对应的数据分别取出来，放在一起组成一个新的DataFrame对象。

需要注意的是，在使用多元线性回归模型时，自变量需要进行标准化或归一化处理，以确保所有自变量的取值范围相同。可以使用scikit-learn库中的`StandardScaler`或`MinMaxScaler`进行标准化或归一化处理。