plt.scatter(train_y_Carbon, train_pre_Carbon, s=np.pi * 4 ** 2, c='#4B0082', alpha=0.6) plt.title('Sklearn Train Scale_%3.2f Random_%i' % (size_of_train2, kk)) plt.xlabel("Train Act./MPa") plt.ylabel("Train Pre./MPa") plt.savefig('results_svr/Fig/Scale_%3.2f Random_%i Train.png' % (size_of_train2, kk)) plt.close()

这段代码看起来像是在使用matplotlib库进行数据可视化。它首先通过 plt.scatter() 函数绘制了训练数据的真实值和预测值的散点图，其中 train_y_Carbon 是训练集的真实值，train_pre_Carbon 是训练集的预测值。s=np.pi * 4 ** 2 表示散点的大小，c='#4B0082' 表示散点的颜色，alpha=0.6 表示散点的透明度。接下来使用 plt.title() 函数设置了图表的标题，plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 函数设置了横纵坐标的标签。最后使用 plt.savefig() 函数将图表保存到指定路径下的文件中，并使用 plt.close() 函数关闭图表窗口。

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X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[['Returns','Variance']],data.cluster) ##plt.scatter(X_train, y_train, marker='+',color='green') ##plt.scatter(X_test, y_test, marker='*',color='purple')#ValueError: x and y must be the same size model = LogisticRegression() model.fit(X_train,y_train) y_predicted = model.predict(X_test) model.score(X_test,y_test)

这段代码是一个完整的机器学习流程，首先使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集，其中训练集包含了Returns和Variance两个特征，测试集包含了对应的聚类标签cluster。然后使用LogisticRegression模型进行训练，使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算模型在测试集上的准确率得分。

在代码中，由于plt.scatter(X_train, y_train, marker='+',color='green')和plt.scatter(X_test, y_test, marker='*',color='purple')这两行代码被注释掉了，因此不会绘制出训练集和测试集的散点图。而报错的原因是plt.scatter(X_train, y_train, marker='+',color='green')和plt.scatter(X_test, y_test, marker='*',color='purple')这两行代码中的X_train, y_train, X_test和y_test的维度不一致，不能绘制散点图。

KNN=KNearestNeighbor() KNN.train(X_train, y_train) y_pred = KNN.predict(X_test, k=6) accuracy = np.mean(y_pred == y_test) print('测试集预测准确率：%f' % accuracy) plt.scatter(X_setosa_train[:, 0], X_setosa_train[:, 2], color='red', marker='o', label='setosa_train') plt.scatter(X_versicolor_train[:, 0], X_versicolor_train[:, 2], color='blue', marker='^', label='versicolor_train') plt.scatter(X_virginica_train[:, 0], X_virginica_train[:, 2], color='green', marker='s', label='virginica_train') plt.scatter(X_setosa_test[:, 0], X_setosa_test[:, 2], color='y', marker='o', label='setosa_test') plt.scatter(X_versicolor_test[:, 0], X_versicolor_test[:, 2], color='y', marker='^', label='versicolor_test') plt.scatter(X_virginica_test[:, 0], X_virginica_test[:, 2], color='y', marker='s', label='virginica_test') plt.xlabel('sepal length') plt.ylabel('petal length') plt.legend(loc = 4) plt.show()注释每一行代码

以下是对每一行代码的注释：

# 初始化 KNN 模型
KNN = KNearestNeighbor() 

# 使用训练集数据进行模型训练
KNN.train(X_train, y_train) 

# 使用测试集数据进行预测，并指定 k=6
y_pred = KNN.predict(X_test, k=6) 

# 计算模型的准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test) 

# 绘制散点图，展示不同种类的花的数据分布
plt.scatter(X_setosa_train[:, 0], X_setosa_train[:, 2], color='red', marker='o', label='setosa_train') 
plt.scatter(X_versicolor_train[:, 0], X_versicolor_train[:, 2], color='blue', marker='^', label='versicolor_train') 
plt.scatter(X_virginica_train[:, 0], X_virginica_train[:, 2], color='green', marker='s', label='virginica_train') 
plt.scatter(X_setosa_test[:, 0], X_setosa_test[:, 2], color='y', marker='o', label='setosa_test') 
plt.scatter(X_versicolor_test[:, 0], X_versicolor_test[:, 2], color='y', marker='^', label='versicolor_test') 
plt.scatter(X_virginica_test[:, 0], X_virginica_test[:, 2], color='y', marker='s', label='virginica_test') 

# 设置 x 轴和 y 轴的标签
plt.xlabel('sepal length') 
plt.ylabel('petal length') 

# 显示图例，并设置其位置
plt.legend(loc = 4) 

# 显示图形
plt.show()