test_by_count=pd.value_counts(y_test, sort= False) test_by_count.plot(kind= 'bar') plt.title('Bar chart') print(test_by_count)含义

这段代码的含义是：对测试集（y_test）进行值计数（value_counts），并按照出现顺序排序（sort=False）。然后绘制一个条形图（plot(kind='bar')），并给图表添加标题（plt.title('Bar chart')）。最后输出值计数的结果（print(test_by_count)）。这段代码的目的是为了展示测试集中每个类别的样本数，以便进行后续的分析和评估模型的性能。

相关问题

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。

count_io = df_mingxi[df_mingxi['调单账户号码'] == df_si["调单商户号"][1]]["收付"].to_list() in1 = pd.value_counts(count_io)['进'] out = pd.value_counts(count_io)['出']

这段代码的作用是统计 DataFrame `df_mingxi` 中调单账户号码等于 DataFrame `df_si` 中第二行调单商户号的所有行的收付情况，并分别计算其中收款笔数和付款笔数。

具体来说，代码首先使用 DataFrame `df_si` 的第二行调单商户号来筛选出 DataFrame `df_mingxi` 中调单账户号码等于该商户号的所有行，然后选取这些行中的收付列（假设该列包含“进”和“出”两种值），并将其转换为列表 `count_io`。

接下来，使用 Pandas 的 value_counts 方法分别统计列表 `count_io` 中出现“进”和“出”的次数，其中 pd 是 Pandas 的一个常用别名。

最终，将收款笔数和付款笔数分别保存在变量 in1 和 out 中。