代码解释ax = sns.heatmap(confusion_matrix(unsampled_data_prediction_RF,original_df_with_pcs['Attrition_Flag']),annot=True,cmap='coolwarm',fmt='d')

时间: 2024-02-19 14:01:23 浏览: 117
RAR

aa.rar_BG matlab_matlab 2D histogram_matlab 直方图_rg

这段代码使用了 Seaborn 可视化库来绘制一个热力图，表示预测结果和实际结果的混淆矩阵。 具体来说，这个代码中使用了 Seaborn 的 `heatmap()` 函数来绘制热力图，传入的参数是一个混淆矩阵（即 `confusion_matrix(unsampled_data_prediction_RF,original_df_with_pcs['Attrition_Flag'])`）和一些其他参数。其中，混淆矩阵是使用 Scikit-learn 库的 `confusion_matrix()` 函数计算得到的，它是一个 2x2 的矩阵，表示预测结果和实际结果的对比情况。矩阵的行表示实际结果，列表示预测结果，因此矩阵的第一行第一列表示真实负样本数，第一行第二列表示假正样本数，第二行第一列表示假负样本数，第二行第二列表示真实正样本数。 `annot=True` 表示在热力图上显示每个单元格的数值，`cmap='coolwarm'` 表示使用 coolwarm 颜色映射来表示数值大小，`fmt='d'` 表示数值以整数形式显示。 最后，使用 Matplotlib 的 `ax` 对象来返回绘制的热力图。
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ax = sns.heatmap(confusion_matrix(y_pred,y_test),annot=True,cmap='coolwarm',fmt='d') ax.set_title('Predicting original data with decision tree model confusion matrix') ax.set_xticklabels(['Not Lost','Lost'],fontsize=18) ax.set_yticklabels(['Predicted Not Lost','Lost'],fontsize=18)把这段代码绘制出的图放在tkinter界面的指定位置

ax.set_title('Predicting original data with decision tree model confusion matrix') ax.set_xticklabels(['Not Lost', 'Lost'], fontsize=18) ax.set_yticklabels(['Predicted Not Lost', 'Lost'], fontsize=18)...

data["Risk_Flag"].value_counts() fig, ax = plt.subplots( figsize = (12,8) ) corr_matrix = data.corr() corr_heatmap = sns.heatmap( corr_matrix, cmap = "flare", annot=True, ax=ax, annot_kws={"size": 14}) plt.show()这段代码的意思

4. corr_heatmap = sns.heatmap( corr_matrix, cmap = "flare", annot=True, ax=ax, annot_kws={"size": 14})：使用 seaborn 库中的 heatmap() 方法，绘制相关性热力图，并将图表对象 ax 作为子图对象传递给该...

data["Risk_Flag"].value_counts() fig, ax = plt.subplots( figsize = (12,8) ) corr_matrix = data.corr() corr_heatmap = sns.heatmap( corr_matrix, cmap = "flare", annot=True, ax=ax, annot_kws={"size": 14}) plt.show()pycharm运行上述代码后提示ValueError: could not convert string ，该怎么处理这个问题to float: 'single

这个错误是由于数据集中某些列的数据类型为字符串，而代码中需要的是浮点数或整数类型，导致无法进行计算或绘图。要解决这个问题，可以尝试以下几种方法： 1. 检查数据集中各列的数据类型，确保数值列的数据类型是...

self.learning_rate = config.learning_rate self.learning_rates = [self.learning_rate, self.learning_rate * 0.5, self.learning_rate * 0.1] self.learning_rate_boundaries = [50000, 75000] self.max_iter = 10000 self.test_iter = 5000 self.disp_iter = 100 self.snapshot_iter = 5000 self.test_initialization = False self.reg_constant = 0.0 self.data_format = 'channels_first' self.network_parameters = OrderedDict(num_filters_base=config.num_filters_base, activation=config.activation, dropout_ratio=config.dropout_ratio, num_levels=config.num_levels, heatmap_initialization=True, data_format=self.data_format)

这段代码是在MainLoop类的初始化方法中设置了一些训练参数和网络参数。 - self.learning_rate：学习率，根据配置文件中的learning_rate来设置。 - self.learning_rates：学习率列表，根据self.learning_rate计算...

f, ax = plt.subplots(figsize=(,)) ax = sns.heatmap(, cmap=)

在Python的matplotlib库中，subplots()...ax = sns.heatmap(data, cmap='coolwarm', annot=True) # cmap可以自定义，annot=True会显示每个格子的值 # 可能需要调整其他参数，如x轴和y轴标签、标题等 plt.show()

cols = train_corr.nlargest(k, 'target')['target'].index cm = np.corrcoef(train_data[cols].values.T) hm = sns.heatmap(train_data[cols].corr(),annot=True,square=True) threshold = 0.5 corrmat = train_data.corr() top_corr_features = corrmat.index[abs(corrmat["target"])>threshold] plt.figure(figsize=(10,10)) g = sns.heatmap(train_data[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn") corr_matrix = data_train1.corr().abs() drop_col=corr_matrix[corr_matrix["target"]<threshold].indextrain_x = train_data.drop(['target'], axis=1) train_x = train_data.drop(['target'], axis=1) data_all = pd.concat([train_x,test_data]) data_all.drop(drop_columns,axis=1,inplace=True) data_all.head() cols_numeric=list(data_all.columns) def scale_minmax(col): return (col-col.min())/(col.max()-col.min()) data_all[cols_numeric] = data_all[cols_numeric].apply(scale_minmax,axis=0) data_all[cols_numeric].describe() 解释每一句代码

3. hm = sns.heatmap(train_data[cols].corr(),annot=True,square=True)：这行代码使用seaborn库中的heatmap函数来绘制相关系数矩阵的热力图，并将其存储在hm变量中。annot=True表示在热力图中显示每个格子的数值...

import pandas as pdfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matriximport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt# 读取数据data = pd.read_excel('data.xlsx')# 将数据分为训练集和验证集train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=1)test_data = data.drop(train_data.index)# 定义特征变量和目标变量features = ['feature1', 'feature2', 'feature3']target = 'target'# 训练随机森林模型rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=1)rf.fit(train_data[features], train_data[target])# 在验证集上进行预测并计算精度和混淆矩阵pred = rf.predict(test_data[features])accuracy = accuracy_score(test_data[target], pred)confusion_mat = confusion_matrix(test_data[target], pred)print('Accuracy:', accuracy)print('Confusion matrix:')print(confusion_mat)# 输出混淆矩阵图片sns.heatmap(confusion_mat, annot=True)plt.show()# 读取新数据文件并预测结果new_data = pd.read_excel('new_data.xlsx')new_pred = rf.predict(new_data[features])new_data['predicted_target'] = new_prednew_data.to_excel('predicted_results.xlsx', index=False)改进代码并输出计算分类模型的准确率、召回率和F1值等指标

sns.heatmap(confusion_mat, annot=True) plt.show() # 读取新数据文件并预测结果 new_data = pd.read_excel('new_data.xlsx') new_pred = rf.predict(new_data[features]) new_data['predicted_target'] = new_...

df_new = df.drop(columns=["姓名", "位置","球队"]) # 去除非数值型数据 X_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(df_new,Pie1_array,test_size=0.2,random_state=180) # 定义模型 def basic_logosticregression(X_train, X_test, Y_train, Y_test): model = LogisticRegression(random_state=0, solver='lbfgs') model.fit(X_train, Y_train) Y_train_pre = model.predict(X_train) Y_test_pre = model.predict(X_test) train_predict_proba = model.predict_proba(X_train) test_predict_proba = model.predict_proba(X_test) confusion_matrix_result = metrics.confusion_matrix(Y_test_pre, Y_test) print('混淆矩阵结果:\n', confusion_matrix_result) plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.heatmap(confusion_matrix_result, annot=True, cmap='Blues') # plt.xlabel('预测的标签') # plt.ylabel('实际的标签') print("逻辑回归") print("score_train: " + str(model.score(X_train, Y_train))) print("score_test: " + str(model.score(X_test, Y_test))) basic_logosticregression(X_train,X_test,Y_train,Y_test) Pie_array = np.array(df['球员贡献度']) df_new = df.drop(columns=["姓名", "位置","球队",'球员贡献度']) data=df_new.values.tolist()

这段代码中，首先使用 df.drop 方法去掉了数据框 df 中的非数值型数据，然后使用 train_test_split 方法将数据集划分为训练集和测试集。接下来定义了一个逻辑回归模型 basic_logosticregression，并在其中...

data["Risk_Flag"].value_counts() fig, ax = plt.subplots( figsize = (12,8) ) corr_matrix = data.corr() corr_heatmap = sns.heatmap( corr_matrix, cmap = "flare", annot=True, ax=ax, annot_kws={"size": 14}) plt.show() def categorical_valcount_hist(feature): print(data[feature].value_counts()) fig, ax = plt.subplots( figsize = (6,6) ) sns.countplot(x=feature, ax=ax, data=data) plt.show() print("-----------------------------------3---------------------------------") categorical_valcount_hist("Married/Single") categorical_valcount_hist("House_Ownership") print( "Total categories in STATE:", len( data["STATE"].unique() ) ) print() print( data["STATE"].value_counts() ) print( "Total categories in Profession:", len( data["Profession"].unique() ) ) print() data["Profession"].value_counts() sns.boxplot(x ="Risk_Flag",y="Income" ,data = data) sns.boxplot(x ="Risk_Flag",y="Age" ,data = data) sns.boxplot(x ="Risk_Flag",y="Experience" ,data = data) sns.boxplot(x ="Risk_Flag",y="CURRENT_JOB_YRS" ,data = data) sns.boxplot(x ="Risk_Flag",y="CURRENT_HOUSE_YRS" ,data = data) fig, ax = plt.subplots( figsize = (8,6) ) sns.countplot(x='Car_Ownership', hue='Risk_Flag', ax=ax, data=data) fig, ax = plt.subplots( figsize = (8,6) ) sns.countplot( x='Married/Single', hue='Risk_Flag', data=data ) fig, ax = plt.subplots( figsize = (10,8) ) sns.boxplot(x = "Risk_Flag", y = "CURRENT_JOB_YRS", hue='House_Ownership', data = data)是哪里出现上述错误呢

上述代码中并没有出现明显的错误，因此很难确定错误出现的位置。如果你遇到了错误，可以将错误信息提供给我，我可以帮助你找到错误所在。 不过，需要注意的是，在运行上述代码之前，你需要先导入所需要的Python库，...

data = df.copy() def perform_one_hot_encoding(df, column_name): # Perform one-hot encoding on the specified column dummies = pd.get_dummies(df[column_name], prefix=column_name) # Drop the original column and append the new dummy columns to the dataframe df = pd.concat([df.drop(column_name, axis=1), dummies], axis=1) return df # Perform one-hot encoding on the gender variable data = perform_one_hot_encoding(data, 'gender') # Perform one-hot encoding on the smoking history variable data = perform_one_hot_encoding(data, 'smoking_history') # Compute the correlation matrix correlation_matrix = data.corr() #Graph I. plt.figure(figsize=(15, 10)) sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', linewidths=0.5, fmt='.2f') plt.title("Correlation Matrix Heatmap") plt.show() # Create a heatmap of the correlations with the target column corr = data.corr() target_corr = corr['diabetes'].drop('diabetes') # Sort correlation values in descending order target_corr_sorted = target_corr.sort_values(ascending=False) sns.set(font_scale=0.8) sns.set_style("white") sns.set_palette("PuBuGn_d") sns.heatmap(target_corr_sorted.to_frame(), cmap="coolwarm", annot=True, fmt='.2f') plt.title('Correlation with Diabetes') plt.show()

这段代码主要是对数据进行预处理和可视化，其中包括： 1. 对数据进行复制，以免影响原始数据。 2. 定义一个函数 perform_one_hot_encoding，用于对指定的列进行独热编码，并返回处理后的数据。 3. 对数据中的 '...

y_pred = xgb_model.predict(X_test) cm = confusion_matrix(y_test,y_pred) fig, ax= plt.subplots(figsize=(10,10)) cmap=sns.cubehelix_palette(start=1.5,rot=3,gamma=0.8,as_cmap=True) sns.heatmap(cm,annot=True,fmt='g',cmap=cmap,linewidths=1.5,annot_kws={'size':20,'weight':'bold', 'color':'red'}) ax.set_xlabel('Predicted labels') ax.set_ylabel('True labels') ax.set_title('Confusion Matrix') plt.setp(ax.get_yticklabels() , rotation = 360) plt.xticks(fontsize=20) plt.yticks(fontsize=20) ax.xaxis.set_ticklabels(['未流失', '流失']) ax.yaxis.set_ticklabels(['未流失', '流失']) plt.show()

这段代码的作用是使用XGBoost模型对测试数据进行预测，并生成混淆矩阵可视化图。混淆矩阵可以帮助我们评估模型的性能，特别是在处理分类问题时。其中，y_test是测试数据的真实标签，y_pred是XGBoost模型对测试数据的...

mport numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply.xlsx") sns.set_context(font_scale=20) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) fig, ax = plt.subplots(figsize=(200,10)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(),cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}, ax=ax) plt.subplots_adjust(left=0.2, bottom=0.2) # 调整左边和底部的距离 plt.show() 怎么使热力图和色阶图距离变小

你可以通过调整 plt.subplots_adjust() 方法中的参数来调整热力图和色阶图之间的距离。具体来说，你可以将 left 和 bottom 的值减小，例如： python plt.subplots_adjust(left=0.1, bottom=0.1) ...

self.network_parameters = OrderedDict(num_filters_base=config.num_filters_base, activation=config.activation, dropout_ratio=config.dropout_ratio, num_levels=config.num_levels, heatmap_initialization=True, data_format=self.data_format) if config.model == 'unet': self.network = Unet self.clip_gradient_global_norm = 100000.0

这些参数包括num_filters_base表示基础滤波器数量，activation表示激活函数，dropout_ratio表示随机失活比率，num_levels表示网络的层数，heatmap_initialization表示是否对热图进行初始化，data_format...

sns.heatmap(np_arr_1, cmap='Blues', ax=axs[0, 0], fmt='d') sns.heatmap(np_arr_2, cmap='Blues', ax=axs[0, 1], fmt='d') sns.heatmap(np_arr_3, cmap='Blues', ax=axs[0, 2], fmt='d') sns.heatmap(np_arr_4, cmap='Blues', ax=axs[0, 3], fmt='d') sns.heatmap(np_arr_5, cmap='Blues', ax=axs[1, 0], fmt='d') sns.heatmap(np_arr_6, cmap='Blues', ax=axs[1, 1], fmt='d') sns.heatmap(np_arr_7, cmap='Blues', ax=axs[1, 2], fmt='d') sns.heatmap(conf_mat, cmap='Blues', ax=axs[1, 3], fmt='d')怎么给每一个都设置title

你可以使用 set_title() 方法为每个子图设置标题，具体方法如下： python axs[0, 0].set_title('Title 1') axs[0, 1].set_title('Title 2') axs[0, 2].set_title('Title 3') axs[0, 3].set_title('Title 4') ...

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn. model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import classification_report from sklearn. neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn. metrics import roc_curve, auc import matplotlib.pyplot as plt from sklearn. metrics import confusion_matrix import seaborn as sns import scikitplot as skplt #加载数据集 iris = load_iris() data = iris['data'] label = iris['target'] #数据集的划分 x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(data,label,test_size=0.3) print(x_train) #模型构建 model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) model.fit(x_train,y_train) #模型评估 #(1)精确率，召回率，F1分数，准确率(宏平均和微平均) predict = model. predict(x_test) result = classification_report(y_test,predict) print(result) # (2) 混淆矩阵 confusion_matrix = confusion_matrix(y_test, predict) print('混淆矩阵:', confusion_matrix) sns.set(font_scale=1) sns.heatmap(confusion_matrix, annot=True, annot_kws={"size", 16}, cmap=plt.cm.Blues) plt.title('Confusion Matrix') plt.ylabel('True label' ) plt.xlabel('Predicted label') plt.savefig('Confusion matrix. pdf') plt.show() #(3)ROC曲线 Y_pred_prob = model. predict_proba(x_test) plt.figure(figsize= (7,7)) ax= plt. subplot() skplt.metrics.plot_roc_curve(y_test,Y_pred_prob,ax= ax) ax.set_xlabel('False Positive Rate', fontsize = 20) ax.set_ylabel('True Positive Rate ',fontsize = 20) ax.set_title('ROC Areas ',fontsize = 20) plt.xlim((0, 1)) plt.ylim((0, 1)) plt.xticks(fontsize = 18) plt.yticks(fontsize = 18) plt.legend(fontsize =18) plt.savefig(' ROC.pdf') plt.show( ) #（4）P_R曲线 from sklearn.metrics import precision_recall_curve precision, recall, _ =precision_recall_curve(y_test) plt.fill_between(recall, precision,color='b') plt.xlabel('Recall') plt.ylabel('Precision') plt.ylim([0.0, 1.0]) plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.plot(recall, precision) plt.title("Precision-Recall") plt.show()

这是一段 Python 代码，主要包括从Scikit-learn库中导入了一些数据集、分类器、评估指标和可视化工具的模块。其中load_iris用于加载鸢尾花数据集，train_test_split用于将数据集分为训练集和测试集，classification_...

f, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10)) _ = sns.heatmap(flu.corr(), annot=True, linewidths=.5, ax=ax)含义

这段代码使用了Python的matplotlib和seaborn库，目的是绘制一个热力图。具体含义如下： - f, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))：创建了一个大小为10x10的画布对象，并返回了该对象以及子图对象ax。 - flu....
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ax = sns.heatmap(uniform_data, vmin=0, vmax=1) plt.show() 这里通过设置vmin和vmax参数，将颜色映射的范围限定在0到1之间。 对于以0为中心的数据，可以使用center参数： python uniform_data = np...

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爱心援助动态网页教程：前端开发实战指南

资源摘要信息:"HTML+CSS+JS+JQ+Bootstrap的爱心援助传播动态响应式网页.7z" 本资源文件是一套包含HTML、CSS、JavaScript、jQuery以及Bootstrap框架的前端开发套件，用于构建动态响应式的网页。资源名称表明其应用场景是面向爱心援助传播项目，强调了动态性和响应式设计的重要性。这不仅仅是一个简单的代码包，而是包含实战应用、详尽注释和框架特性的系统学习材料。 知识点详述： 1. HTML：超文本标记语言（HyperText Markup Language）是构建网页骨架的基石。HTML通过一系列的标签（tags）来定义网页内容的结构和类型，如段落、图片、链接等。在本资源中，HTML用于搭建信息架构，定义网页的基本内容和元素布局。 2. CSS：层叠样式表（Cascading Style Sheets）是用于设置网页样式的语言。CSS负责网页的外观和视觉表现，包括颜色、字体、布局等。通过CSS，开发者能够将网页设计转化为可视化界面，增强用户体验。资源中的CSS将专注于塑造视觉风格，让网页内容更加美观和专业。 3. JavaScript：是一种脚本语言，能够在浏览器中执行，实现网页的动态效果。JavaScript是网页交互的灵魂，通过JavaScript可以实现表单验证、动态内容更新、动画效果等功能。在本资源中，JavaScript将与jQuery结合使用，以简化DOM操作，提高开发效率。 4. jQuery：是一个快速、小巧、功能丰富的JavaScript库。jQuery通过封装大量的JavaScript操作，简化了DOM操作、事件处理、动画和Ajax交互等，使得开发者可以更加高效地编写JavaScript代码。资源中的jQuery将被用来打造动态交互，提升网站的交互体验。 5. Bootstrap：是目前最流行的前端框架之一，它基于HTML、CSS、JavaScript，主要用于响应式布局和界面设计。Bootstrap提供了一套完整的界面组件和栅格系统，可以快速设计出适应不同屏幕尺寸的网页布局。资源中的Bootstrap用以确保网站在各种设备上都能提供良好的用户体验。 实战应用与注释：资源文件中的源码将对每一个关键点进行详细注释，帮助开发者理解代码逻辑和框架机制，从而加速学习和项目开发的进程。注释的详细程度和质量直接关系到学习效果，这也是本资源相较于普通模板或者教程更加有价值的地方。 适用人群：本资源适合于前端开发专业人士提升技能，也适合初学者从零开始构建高质量网站。无论目标是构建个人品牌站点还是开发功能丰富的电子商务平台，本资源都提供了坚实的技术支撑。 深入剖析与灵活运用：开发者在学习本资源时，应当深入剖析每一行代码，理解其背后的逻辑与功能，同时灵活运用各个框架的特性。这将有助于开发者在数字世界中脱颖而出，掌握前端技术的最新趋势，迈出构建卓越网站的第一步。