plt.plot(np.arange(len(Y_pred)), X_train[:, -1], '->')

时间: 2024-06-05 13:06:14 浏览: 144
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1_题目.docx

This code uses the matplotlib library to create a line plot. The x-axis values are generated using the numpy arange function, which creates an array of evenly spaced values from 0 to the length of Y_pred. The y-axis values are taken from the last column of the X_train dataset, which is accessed using the slicing notation [:, -1]. The plot is created using the '->' argument, which specifies that the plot should use a solid line with triangular markers pointing in the positive x-direction.
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详解使用python绘制混淆矩阵（confusion_matrix）

ind_array = np.arange(len(labels)) x, y = np.meshgrid(ind_array, ind_array) for x_val, y_val in zip(x.flatten(), y.flatten()): c = cm_normalized[y_val][x_val] if c > 0.01: plt.text(x_val, y_val,...
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xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) Z = model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.coolwarm,...

解释plt.plot(y_pred, label='预测值', color='#BCE6E1') plt.plot(y_true, label='真实值', color='#FFFF77') # b8ccfe#FFFF77#FF8888#00FF99#5599FF#CD853F#FFB6C1 colors = ['#E8FAFC', '#79E4EF','#09484F'] q = quantiles[19] c = colors[0] conf_int = 13 * q * std / np.sqrt(len(y_pred)) plt.fill_between(np.arange(len(y_pred)), y_pred - conf_int, y_pred + conf_int, color=c, alpha=1,edgecolor='none',label = "置信区间")

- plt.fill_between(np.arange(len(y_pred)), y_pred - conf_int, y_pred + conf_int, color=c, alpha=1, edgecolor='none', label="置信区间") 绘制置信区间的填充图形，其中 np.arange(len(y_pred)) 是 x 轴的...

depth = np.arange(1, 15) err_train_list = [] err_test_list = [] clf = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy') for d in depth: clf.set_params(max_depth=d) clf.fit(x_train, y_train) y_train_pred = clf.predict(x_train) err_train = 1-accuracy_score(y_train, y_train_pred) err_train_list.append(err_train) y_test_pred = clf.predict(x_test) err_test = 1-accuracy_score(y_test, y_test_pred) err_test_list.append(err_test) print(d, '测试集错误率：%.2f%%' % (100 * err_test)) plt.figure(facecolor='w') plt.plot(depth, err_test_list, 'ro-', markeredgecolor='k', lw=2, label='测试集错误率') plt.plot(depth, err_train_list, 'go-', markeredgecolor='k', lw=2, label='训练集错误率') plt.xlabel('决策树深度', fontsize=13) plt.ylabel('错误率', fontsize=13) plt.legend(loc='lower left', fontsize=13) plt.title('决策树深度与过拟合', fontsize=15) plt.grid(b=True, ls=':', color='#606060') depth = np.arange(1, 15) err_train_list = [] err_test_list = [] clf = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy') for d in depth: clf.set_params(max_depth=d) clf.fit(x_train, y_train) y_train_pred = clf.predict(x_train) err_train = 1-accuracy_score(y_train, y_train_pred) err_train_list.append(err_train) y_test_pred = clf.predict(x_test) err_test = 1-accuracy_score(y_test, y_test_pred) err_test_list.append(err_test) print(d, '测试集错误率：%.2f%%' % (100 * err_test)) plt.figure(facecolor='w') plt.plot(depth, err_test_list, 'ro-', markeredgecolor='k', lw=2, label='测试集错误率') plt.plot(depth, err_train_list, 'go-', markeredgecolor='k', lw=2, label='训练集错误率') plt.xlabel('决策树深度', fontsize=13) plt.ylabel('错误率', fontsize=13) plt.legend(loc='lower left', fontsize=13) plt.title('决策树深度与过拟合', fontsize=15) plt.grid(b=True, ls=':', color='#606060') plt.show()

然后，使用for循环遍历深度列表depth，每次将当前深度d设置为clf的最大深度，并使用x_train和y_train进行拟合。然后，分别对训练集和测试集进行预测，并计算错误率，将错误率添加到对应的列表中。最后，使用...

depth = np.arange(1, 15) err_train_list = [] err_test_list = [] clf = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy') for d in depth: clf.set_params(max_depth=d) clf.fit(x_train, y_train) y_train_pred = clf.predict(x_train) err_train = 1-accuracy_score(y_train, y_train_pred) err_train_list.append(err_train) y_test_pred = clf.predict(x_test) err_test = 1-accuracy_score(y_test, y_test_pred) err_test_list.append(err_test) print(d, '测试集错误率：%.2f%%' % (100 * err_test)) plt.figure(facecolor='w') plt.plot(depth, err_test_list, 'ro-', markeredgecolor='k', lw=2, label='测试集错误率') plt.plot(depth, err_train_list, 'go-', markeredgecolor='k', lw=2, label='训练集错误率') plt.xlabel('决策树深度', fontsize=13) plt.ylabel('错误率', fontsize=13) plt.legend(loc='lower left', fontsize=13) plt.title('决策树深度与过拟合', fontsize=15) plt.grid(b=True, ls=':', color='#606060') plt.show()

接下来的循环中，根据不同深度设置clf的max_depth参数，并使用训练集x_train和y_train进行拟合。然后分别对训练集和测试集进行预测，计算错误率并将其添加到对应的列表中。最后，打印出每个深度对应的测试集错误率。...

plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_pred.detach().numpy()), "b") plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)), "r") plt.legend() plt.show()以上函数的X轴相距为1，怎么将X轴相距改为0.06

2. 使用np.arange函数生成新的X轴刻度值，间距为0.06 3. 使用plt.xticks函数将新的刻度值设置给X轴 下面是一份示例代码，你可以参考一下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 假设...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_curve, roc_auc_score # 1. 数据读取与处理 data = pd.read_csv('data.csv') X = data.drop('target', axis=1) y = data['target'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 2. 模型训练 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 3. 模型预测 y_pred = model.predict(X_test) y_prob = model.predict_proba(X_test)[:, 1] # 4. 绘制二分类混淆矩阵 confusion_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.imshow(confusion_mat, cmap=plt.cm.Blues) plt.title('Confusion Matrix') plt.colorbar() tick_marks = np.arange(2) plt.xticks(tick_marks, ['0', '1']) plt.yticks(tick_marks, ['0', '1']) plt.xlabel('Predicted Label') plt.ylabel('True Label') for i in range(2): for j in range(2): plt.text(j, i, confusion_mat[i, j], ha='center', va='center', color='white' if confusion_mat[i, j] > confusion_mat.max() / 2 else 'black') plt.show() # 5. 计算精确率、召回率和F1-score precision = precision_score(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred) f1 = f1_score(y_test, y_pred) # 6. 计算AUC指标和绘制ROC曲线 auc = roc_auc_score(y_test, y_prob) fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_prob) plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve (area = %0.2f)' % auc) plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('ROC Curve') plt.legend(loc="lower right") plt.show() # 7. 输出结果 print('Precision:', precision) print('Recall:', recall) print('F1-score:', f1) print('AUC:', auc)对每行代码进行注释

tick_marks = np.arange(2) plt.xticks(tick_marks, ['0', '1']) plt.yticks(tick_marks, ['0', '1']) plt.xlabel('Predicted Label') plt.ylabel('True Label') for i in range(2): for j in range(2): plt.text...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM import matplotlib.pyplot as plt # 读取CSV文件 data = pd.read_csv('77.csv', header=None) # 将数据集划分为训练集和测试集 train_size = int(len(data) * 0.7) train_data = data.iloc[:train_size, 1:2].values.reshape(-1,1) test_data = data.iloc[train_size:, 1:2].values.reshape(-1,1) # 对数据进行归一化处理 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) train_data = scaler.fit_transform(train_data) test_data = scaler.transform(test_data) # 构建训练集和测试集 def create_dataset(dataset, look_back=1): X, Y = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): X.append(dataset[i:(i+look_back), 0]) Y.append(dataset[i+look_back, 0]) return np.array(X), np.array(Y) look_back = 3 X_train, Y_train = create_dataset(train_data, look_back) X_test, Y_test = create_dataset(test_data, look_back) # 转换为LSTM所需的输入格式 X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(look_back, 1))) model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(units=1)) model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') model.fit(X_train, Y_train, epochs=100, batch_size=32) # 预测测试集并进行反归一化处理 Y_pred = model.predict(X_test) Y_pred = scaler.inverse_transform(Y_pred) Y_test = scaler.inverse_transform(Y_test) # 输出RMSE指标 rmse = np.sqrt(np.mean((Y_pred - Y_test)**2)) print('RMSE:', rmse) # 绘制训练集真实值和预测值图表 train_predict = model.predict(X_train) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) train_actual = scaler.inverse_transform(Y_train.reshape(-1, 1)) plt.plot(train_actual, label='Actual') plt.plot(train_predict, label='Predicted') plt.title('Training Set') plt.xlabel('Time (h)') plt.ylabel('kWh') plt.legend() plt.show() # 绘制测试集真实值和预测值图表 plt.plot(Y_test, label='Actual') plt.plot(Y_pred, label='Predicted') plt.title('Testing Set') plt.xlabel('Time (h)') plt.ylabel('kWh') plt.legend() plt.show()以上代码运行时报错，错误为ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: array=[-0.04967795 0.09031832 0.07590125]. Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.如何进行修改

X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) 修改为： X_train, Y_train = create_dataset(train_...

def plot_confuse(model, x_val, y_val): predictions = model.predict_classes(x_val) truelabel = y_val.argmax(axis=-1) # 将one-hot转化为label conf_mat = confusion_matrix(y_true=truelabel, y_pred=predictions) plt.figure() plot_confusion_matrix(conf_mat, range(np.max(truelabel) + 1))

tick_marks = np.arange(len(classes)) plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=45) plt.yticks(tick_marks, classes) fmt = '.2f' if normalize else 'd' thresh = cm.max() / 2. for i, j in itertools....

以下代码是什么意思：oob_score = [] for item in grid_n: model = RandomForestClassifier(n_estimators=item, random_state=10, oob_score=True) model.fit(X_train, y_train) oob_score.append(model.oob_score_) grid_n = [20, 50, 100, 150, 200, 500] grid_fea = np.arange(2, 19) grid_weight = ['balanced', None] model_RF = RandomForestClassifier(random_state=10) grid_search = GridSearchCV(estimator=model_RF, param_grid={'n_estimators':grid_n, 'max_features':grid_fea, 'class_weight':grid_weight}, cv=5, scoring='roc_auc') grid_search.fit(X_train, y_train) grid_search.best_params_ y_prob_rf = grid_search.predict_proba(X_test)[:, 1] y_pred_rf = grid_search.predict(X_test) print(classification_report(y_pred=y_pred_rf, y_true=y_test)) fpr, tpr, threshold = roc_curve(y_score=y_prob_rf, y_true=y_test) print('AUC值：', auc(fpr, tpr)) plt.plot(fpr, tpr, 'r-') plt.plot([0, 1], [0, 1], 'b--') plt.xlabel('FPR') plt.ylabel('TPR') plt.title('ROC Curve') best_RF = grid_search.best_estimator_ best_RF.fit(X_train, y_train) plt.figure(figsize=(8, 6)) pd.Series(best_RF.feature_importances_, index=X_train.columns).sort_values().plot(kind='barh')

这段代码是一个使用随机森林算法进行分类的例子。首先，它定义了一些参数的取值范围，包括树的数量（n_estimators）、最大特征数（max_features）和类别权重（class_weight）。然后，使用这些参数值调用GridSearchCV...

%AR（1）预测 % 计算AR(1)模型参数 RV_diff = diff(RV_real); X_ar = RV_real(2:end)'; Y_ar = RV_real(1:end-1)'; beta = 0.8; c = 0; RV_real_pred = zeros(1,N+1); RV_real_uub = zeros(1,N+1); RV_real_llb = zeros(1,N+1); RV_real_pred(1) = RV_real(1); RV_real_uub(1) = RV_real(1); RV_real_llb(1) = RV_real(1); for i = 1:N RV_real_pred(i+1) = c + beta*RV_real(i); RV_real_uub(i+1) = RV_real_pred(i+1) + z_alpha*sqrt(var(RV_diff))*sqrt(1+beta^2); RV_real_llb(i+1) = RV_real_pred(i+1) - z_alpha*sqrt(var(RV_diff))*sqrt(1+beta^2); end % 绘制图形 t = 0:dt:T; hold on; plot(t,max(0,RV_real_pred),'k:'); plot(t,max(0,RV_real_uub),'r--',t,max(0,RV_real_llb),'r--'); 改成python代码

X_ar = RV_real[1:] Y_ar = RV_real[:-1] beta = 0.8 c = 0 N = len(RV_real) - 1 RV_real_pred = np.zeros(N+1) RV_real_uub = np.zeros(N+1) RV_real_llb = np.zeros(N+1) RV_real_pred[0] = RV_real[0] RV_real_...

import numpy import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader, Dataset import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value print(scalar) dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) def create_dataset(dataset, look_back=3): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): a = dataset[i:(i + look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY) data_X, data_Y = create_dataset(dataset) train_X, train_Y = data_X[:int(0.8 * len(data_X))], data_Y[:int(0.8 * len(data_Y))] test_X, test_Y = data_Y[int(0.8 * len(data_X)):], data_Y[int(0.8 * len(data_Y)):] train_X = train_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') test_X = test_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_X = torch.from_numpy(train_X) train_Y = torch.from_numpy(train_Y) test_X = torch.from_numpy(test_X) class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size=1, num_layer=2): super(RNN, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layer = num_layer self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out, h = self.rnn(x) out = self.linear(out[0]) return out net = RNN(3, 20) criterion = nn.MSELoss(reduction='mean') optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-2) train_loss = [] test_loss = [] for e in range(1000): pred = net(train_X) loss = criterion(pred, train_Y) optimizer.zero_grad() # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() if (e + 1) % 100 == 0: print('Epoch:{},loss:{:.10f}'.format(e + 1, loss.data.item())) train_loss.append(loss.item()) plt.plot(train_loss, label='train_loss') plt.legend() plt.show()请适当修改代码，并写出预测值和真实值的代码

for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value =...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D x_data = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0] y_data = [2.0, 4.0, 6.0, 8.0] fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') def forward(x): return x * w + b def loss(x, y): y_pred = forward(x) return (y_pred - y) * (y_pred - y) b_list = [] w_list = [] mse_list = [] for w in np.arange(0.0, 4.1, 0.1): loss_sum = 0 for b in np.arange(-2, 2, 0.1): print(f"w={w}, b={b}") for x_val, y_val in zip(x_data, y_data): y_pred_val = forward(x_val) loss_val = loss(x_val, y_val) loss_sum = loss_sum + loss_val print('/t', x_val, y_val, y_pred_val, loss_val) print('mse=', loss_sum/3) w_list.append(w) b_list.append(b) mse_list.append(loss_sum/3) ax.plot_surface(w_list, b_list, mse_list) ax.set_xlabel("w") ax.set_ylabel("b") ax.set_zlabel("Loss")哪里错了怎么改

2. 在循环中，应该遍历所有的b值，而不是仅仅使用np.arange(-2, 2, 0.1)生成的一组值。 3. 在绘制图形时，应该使用meshgrid函数生成所有的(w, b)坐标对，并且使用flatten函数将坐标矩阵展平成一维数组。 下面是...

# 准备数据 X = group3[['vis_min']].values y = group3['pm10'].values # 数据归一化 scaler = MinMaxScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) y_scaled = scaler.fit_transform(y.reshape(-1, 1)) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y_scaled, test_size=0.2, random_state=42) # 定义模型 model = Sequential([ Dense(64, activation='relu', input_shape=(1,)), Dense(64, activation='relu'), Dense(1) ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, verbose=0) # 在测试集上进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 反归一化预测结果 y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred) # 打印拟合方程式和参数 weights = model.get_weights() # 打印拟合方程式和参数 a, b, c = weights[0][0][0].item(), weights[1][0][0].item(), weights[2][0][0].item() print('拟合方程式：y = {:.2f} * exp({:.2f} * x) + {:.2f}'.format(a, b, c)) print('参数：a = {:.2f}, b = {:.2f}, c = {:.2f}'.format(a, b, c)) # 绘制拟合曲线 x_range = np.linspace(X.min(), X.max(), 100).reshape(-1, 1) y_fit = a * np.exp(b * x_range) + c plt.scatter(X, y, c='r', label='原始数据') plt.plot(x_range, y_fit, 'g-', label='拟合曲线') plt.xlabel('能见度（km）') plt.ylabel('PM10浓度（μg/立方米）') plt.title('指数函数拟合') plt.legend() plt.show()

1. 准备数据：从数据集中取出 vis_min 和 pm10 两列数据，分别赋值给 X 和 y 变量。 2. 数据归一化：使用 MinMaxScaler 函数对 X 和 y 进行归一化处理。 3. 划分训练集和测试集：使用 train_test_...

数据训练 torch.manual_seed(101) model = CNNnetwork() 设置损失函数 均方差损失 criterion = nn.MSELoss() 设置优化函数、学习率 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) epochs = 100 # 训练周期 model.train() start_time = time.time() for epoch in range(epochs): for seq, y_train in train_data: # 每次更新参数前都梯度归零和初始化 optimizer.zero_grad() # 注意这里要对样本进行reshape， # 转换成conv1d的input size（batch size, channel, series length） y_pred = model(seq.reshape(1, 1, -1)) loss = criterion(y_pred,y_train) loss.backward() optimizer.step() print(f'Epoch:{epoch+1:2} Loss:{loss.item():10.8f}') print(f'\nDuration:{time.time() - start_time:.0f} seconds') 数据预测 future = 12 选取序列最后12个值进行预测 preds = train_norm[-window_size:].tolist() 设置成eval模式 model.eval() 循环的每一步表示时间序列向后滑动一格 for i in range(future): seq = torch.FloatTensor(preds[-window_size:]) with torch.no_grad(): preds.append(model(seq.reshape(1, 1, -1)).item()) 返归一化还原真实值 true_predictions = scaler.inverse_transform(np.array(preds[window_size:]).reshape(-1,1)) 对比真实值与预测值 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.grid(True) plt.plot(df['S4248SM144NCEN']) x = np.arange('2018-02-01', '2019-02-01', dtype='datetime64[M]').astype('datetime64[D]') plt.plot(x,true_predictions) plt.show()

这段代码完成了对时间序列数据的训练和预测。首先，设置了随机种子并创建了一...请注意，这段代码中使用了一些未定义的变量（例如train_data、train_norm、window_size），你需要在之前的代码中定义和初始化这些变量。

x_last = 0 p_last = 0 Q = 0.01 # 系统噪声 R = 0.5 # 测量噪声 def kalman(z_measure, x_last=0, p_last=0, Q=0.018, R=0.0542): x_mid = x_last p_mid = p_last + Q kg = p_mid / (p_mid + R) x_now = x_mid + kg * (z_measure - x_mid) p_now = (1 - kg) * p_mid p_last = p_now x_last = x_now return x_now, p_last, x_last path = 'C:/Users/calm夜/Desktop/作业1.xlsx' data_B = pd.read_excel(path, header=None) x = list(data_B.iloc[::, 0]) y=[] for i in range(len(x)): pred, p_last, x_last = kalman(x[i], x_last, p_last, Q, R) y.append(pred) ax1 = plt.subplot(1,2,1) ax2 = plt.subplot(1,2,2) plt.sca(ax1) plt.plot(x, color="g") # 测量值 plt.sca(ax2) plt.plot(y, color="r") # 预测值 plt.show() 把python代码转用matlab代码

for i = 1:length(x) x_mid = x_last; p_mid = p_last + Q; kg = p_mid / (p_mid + R); x_now = x_mid + kg * (x(i) - x_mid); p_now = (1 - kg) * p_mid; p_last = p_now; x_last = x_now; y(i) = x_now; ...

from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() scaler.fit(X) X_s= scaler.transform(X) X_s[:3] from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor(n_estimators=5000, max_features=int(X.shape[1] / 3), random_state=0) model.fit(X_s,y) model.score(X_s,y) pred = model.predict(X_s) plt.scatter(pred, y, alpha=0.6) w = np.linspace(min(pred), max(pred), 100) plt.plot(w, w) plt.xlabel('pred') plt.ylabel('y_test') plt.title('Comparison of GDP fitted value and true value') print(model.feature_importances_) sorted_index = model.feature_importances_.argsort() plt.barh(range(X.shape[1]), model.feature_importances_[sorted_index]) plt.yticks(np.arange(X.shape[1]),X.columns[sorted_index],fontsize=14) plt.xlabel('X Importance',fontsize=12) plt.ylabel('covariate X',fontsize=12) plt.title('Importance Ranking Plot of Covariate ',fontsize=15) plt.tight_layout()

接着，通过plt.scatter绘制预测值和真实值的散点图，并使用np.linspace生成一系列数值作为横轴，并绘制一条直线表示预测值和真实值相等的情况。 接下来，通过print(model.feature_importances_)打印出特征...

from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() scaler.fit(X) X_s= scaler.transform(X) X_s[:3] from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor(n_estimators=5000, max_features=int(X.shape[1] / 3), random_state=0) model.fit(X_s,y) model.score(X_s,y) pred = model.predict(X_s) plt.scatter(pred, y, alpha=0.6) w = np.linspace(min(pred), max(pred), 100) plt.plot(w, w) plt.xlabel('pred') plt.ylabel('y_test') plt.title('Comparison of GDP fitted value and true value') print(model.feature_importances_) sorted_index = model.feature_importances_.argsort() plt.barh(range(X.shape[1]), model.feature_importances_[sorted_index]) plt.yticks(np.arange(X.shape[1]),X.columns[sorted_index],fontsize=14) plt.xlabel('X Importance',fontsize=12) plt.ylabel('covariate X',fontsize=12) plt.title('Importance Ranking Plot of Covariate ',fontsize=15) plt.tight_layout()

需要注意的是，代码中的X和y表示输入的特征和目标变量，需要根据具体的数据进行替换。另外，代码中使用了一些库，需要确保这些库已经安装并导入。如果需要运行这段代码，请确保相关的依赖已经安装，并替换X和y为实际...
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