# 绘制预测结果分布图 plt.figure(figsize=(8,6)) sns.histplot(y_test, color='skyblue', label='Actual', alpha=0.5) sns.histplot(y_pred_dt, color='red', label='Decision Tree', alpha=0.5) sns.histplot(y_pred_svm, color='green', label='SVM', alpha=0.5) plt.title('Prediction Distribution', fontsize=14) plt.xlabel('Class') plt.legend(loc='upper right') plt.show()
时间: 2024-01-12 11:02:53 浏览: 29
这段代码是用来绘制预测结果分布图,以便对两个分类模型(决策树和支持向量机)的表现进行可视化比较。
首先,使用 `sns.histplot` 方法绘制了实际结果、决策树预测结果和支持向量机预测结果的直方图,并分别用不同的颜色进行区分。其中 `y_test` 为测试集的目标变量,`y_pred_dt` 和 `y_pred_svm` 分别为决策树和支持向量机在测试集上的预测结果。`alpha` 参数用来控制直方图的透明度,方便叠加显示。
接下来,使用一些基本的绘图参数对图表进行设置,包括标题、X 轴标签、图例等。最后,使用 `plt.show()` 方法展示图表。
通过绘制预测结果分布图,可以直观地比较两个模型的表现,看出它们在不同类别上的预测情况,以及是否存在偏差或错误分类等问题。
相关问题
plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length))我想再添加图画
如果想要添加另一张图画,可以在上一个 `plt.figure()` 代码块后面加上另一个 `plt.figure()` 代码块。例如:
```python
plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length))
# code to plot first figure
plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length))
# code to plot second figure
```
每个 `plt.figure()` 代码块会创建一个新的画布,并且在该画布上绘制的所有图形都将显示在同一个窗口中。如果想要在不同的窗口中显示不同的图形,可以使用多个 `plt.show()` 命令。例如:
```python
plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length))
# code to plot first figure
plt.show()
plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length))
# code to plot second figure
plt.show()
```
这将在两个不同的窗口中显示两张图画。
#y_test与y_hat的可视化 plt.figure(figsize=(10,6)) #设置图片尺寸 t = np.arange(len(X_test)) #创建t变量 plt.plot(t, y_test, 'r', linewidth=2, label='y_test') #绘制y_test曲线 plt.plot(t, y_hat, 'g', linewidth=2, label='y_hat') #绘制y_hat曲线 plt.legend() #设置图例 plt.xlabel('test data') plt.ylabel('price') plt.show()详细解释每一行代码
好的,我来逐行解释每一行代码的含义:
```
plt.figure(figsize=(10,6))
```
创建一个新的图形,并设置图形的大小为(10,6)。
```
t = np.arange(len(X_test))
```
创建一个长度为X_test长度的等差数列,用于表示X_test数据的序号。
```
plt.plot(t, y_test, 'r', linewidth=2, label='y_test')
```
绘制y_test曲线,使用红色表示,线宽为2,标签为'y_test'。
```
plt.plot(t, y_hat, 'g', linewidth=2, label='y_hat')
```
绘制y_hat曲线,使用绿色表示,线宽为2,标签为'y_hat'。
```
plt.legend()
```
显示图例。
```
plt.xlabel('test data')
plt.ylabel('price')
```
设置x轴和y轴的标签。
```
plt.show()
```
显示图形。
综合起来,这段代码的作用是将测试数据集的真实值y_test和模型的预测值y_hat绘制在同一张图中,方便比较它们的差异和趋势。其中,通过设置x轴的标签“test data”和y轴的标签“price”,可以更清晰地表达图形的含义。