predictions = pd.DataFrame(predictions) predictions将预测结果画成饼状图

要将`predictions` DataFrame转换为饼状图，你可以使用pandas的`matplotlib`集成功能。首先，确保安装了必要的库（如`matplotlib`），如果尚未安装，可以运行`pip install matplotlib`。然后按照以下步骤操作：

1. 导入所需模块[^1]:

import matplotlib.pyplot as plt

2. 将预测结果绘制为饼状图:

# 假设predictions的某列代表类别，另一列代表每个类别的计数
# 比如，如果列名为'labels'，数值列名为'counts'
fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(predictions['counts'], labels=predictions['labels'], autopct='%1.1f%%')  # autopct用于显示百分比
ax.axis('equal')  # 使饼图保持圆形
plt.title('Predicted Class Distribution')
plt.show()

这将展示一个按预测类别划分的饼状图，每个扇形区域表示对应类别的比例。

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final_valid_predictions = pd.DataFrame.from_dict(final_valid_predictions, orient="index").reset_index() final_valid_predictions.columns = ['Id', 'class_0', 'class_1'] final_valid_predictions.to_csv(r"oof.csv", index=False) test_dict = {} test_dict.update(dict(zip(test.Id.values.tolist(), test_preds))) submission = pd.DataFrame.from_dict(test_dict, orient="index").reset_index() submission.columns = ['Id', 'class_0', 'class_1'] submission.to_csv(r"submission.csv", index=False) submission

这段代码将验证集和测试集的预测结果保存到csv文件中。首先，将final_valid_predictions转换为DataFrame格式，并设置列名为'Id', 'class_0', 'class_1'，然后将其保存为名为'oof.csv'的文件。接着，将test_dict转换为DataFrame格式，并设置列名为'Id', 'class_0', 'class_1'，最后将其保存为名为'submission.csv'的文件。submission是保存了测试集预测结果的DataFrame。你可以将submission输出来查看结果。

#scaling data x_train_scaled = scaler.fit_transform(x_train1) x_train1= pd.DataFrame(x_train_scaled) x_valid_scaled = scaler.fit_transform(x_valid1) x_valid1 = pd.DataFrame(x_valid_scaled) #using gridsearch to find the best parameter params = {'n_neighbors':[2,3,4,5,6,7,8,9]} knn = neighbors.KNeighborsRegressor() model = GridSearchCV(knn, params, cv=5) #fit the model and make predictions model.fit(x_train1,y_train1) preds = model.predict(x_valid1)解释每行代码用途

1. `x_train_scaled = scaler.fit_transform(x_train1)` - 对训练集数据进行归一化处理，将数据特征缩放到指定范围内。
2. `x_train1= pd.DataFrame(x_train_scaled)` - 将归一化后的训练集数据转换成 pandas DataFrame 格式，以便后续处理。
3. `x_valid_scaled = scaler.fit_transform(x_valid1)` - 对验证集数据进行归一化处理，将数据特征缩放到指定范围内。
4. `x_valid1 = pd.DataFrame(x_valid_scaled)` - 将归一化后的验证集数据转换成 pandas DataFrame 格式，以便后续处理。
5. `params = {'n_neighbors':[2,3,4,5,6,7,8,9]}` - 定义超参数列表，用于在 KNN 模型中搜索最佳参数。
6. `knn = neighbors.KNeighborsRegressor()` - 创建 KNN 回归模型对象。
7. `model = GridSearchCV(knn, params, cv=5)` - 创建 GridSearchCV 对象，用于在指定参数范围内搜索最佳参数，并使用 5 折交叉验证法。
8. `model.fit(x_train1,y_train1)` - 在训练集上拟合模型，并搜索最佳参数。
9. `preds = model.predict(x_valid1)` - 使用搜索到的最佳参数，在验证集上进行预测，并将结果保存在 preds 变量中。