import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd w = pd.read_csv('BostonHousing2.csv') w_new=w.drop(columns=["chas"],axis=1) wn0 = w_new.columns wn = wn0[5:] f = plt.figure(figsize=(16,8)) k=0 for i in range(len(wn)): for j in range(len(wn)): k=k+1 if i!=j: f.add_subplot(len(wn),len(wn),k) else: f.add_subplot(len(wn),len(wn),k) plt.scatter([0,1],[0,1]) plt.text(.5,.5,wn[i],\ ha='center',va='center',size=10) y=np.array(w[wn[0]])[:,np.newaxis] X=np.array(w[wn[1:]]) from sklearn import linear_model regr=linear_model.LinearRegression(fit_intercept=False) regr.fit(X,y) print(regr.coef_) res=y-regr.predict(X) import scipy.stats as stats import pylab res.shape=res.shape[0] f=plt.figure(figsize=(12,5)) f.add_subplot(121) plt.scatter(regr.predict(X),res) plt.plot(regr.predict(X),np.ones(len(y))) plt.xlabel('Fitted values') plt.ylabel('Residuals') f.add_subplot(122) stats.probplot(res,dist="norm",plot=pylab) plt.show() from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn import tree import graphviz regr2 =DecisionTreeRegressor(max_depth=4,random_state=100) regr2 = regr2.fit(X,y) dot_data=tree.export_graphviz(regr2,feature_names=wn[1:],out_file=None) graph=graphviz.Source(dot_data) f=plt.figure(figsize=(12,5)) f.add_subplot(111) height=regr2.feature_importances_ bars = wn[1:] y_pos=np.arange(len(bars)) plt.bar(y_pos,height) plt.xticks(y_pos,bars) plt.yticks() plt.show() 解释以上代码

以上代码是用于数据分析和可视化的Python代码。首先，它使用pandas库加载名为'BostonHousing2.csv'的csv文件，并删除了"chas"列。然后，它选择了一些列作为特征和目标变量，并使用线性回归模型进行拟合和预测。接下来，它计算了预测值与实际值之间的残差，并进行了残差分析和正态概率图。然后，它使用决策树回归模型进行拟合，并可视化了决策树模型和特征的重要性。最后，它显示了这些可视化结果。

请注意，这段代码假设你已经安装了相关的库（如numpy、matplotlib、pandas、scikit-learn和graphviz），并且已经有了'BostonHousing2.csv'文件作为数据源。

相关问题

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 解释代码import pandas as pd import seaborn as sns from pandas import DataFrame,Series

这段代码的作用是导入需要使用的 Python 库和模块。

- `numpy` 库提供了对于大型、多维数组和矩阵的支持，以及用于处理这些数组的函数。
- `matplotlib.pyplot` 模块是用于绘制数据图表的工具，可以生成各种类型的图表，如线图、散点图、条形图等。
- `pandas` 库提供了用于数据处理和分析的基础工具，包括数据结构、数据输入/输出、数据清洗、数据变换等。
- `seaborn` 库是基于 matplotlib 库开发的一个数据可视化库，提供了更高级的绘图功能和美观的样式。
- `DataFrame` 和 `Series` 是 pandas 库中两个重要的数据结构，分别表示二维的表格和一维的标签化数组。

通过导入这些库和模块，我们可以使用它们提供的函数和方法来处理和分析数据，绘制图表，以及进行数据可视化等操作。

import pandas as pd import numpy as np import datetime import matplotlib.pyplot as plt from pandas.plotting import radviz该环境下输出每次更新的权重的代码

好的，以下是一个基于TensorFlow的神经网络模型，可以输出每次更新的权重的代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import pandas as pd
import numpy as np

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
labels = pd.read_csv('labels.csv')

# 构建模型
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(128, input_shape=(data.shape[1],), activation='relu'),
    keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 定义回调函数
class MyCallback(tf.keras.callbacks.Callback):
    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        for layer in self.model.layers:
            weights = layer.get_weights()
            print(weights)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 创建回调函数实例
callbacks = MyCallback()

# 训练模型
model.fit(data, labels, epochs=10, verbose=1, callbacks=[callbacks])

这个代码首先加载了数据集，然后定义了一个包含三个层的神经网络模型。模型的第一层是一个具有128个神经元的全连接层，使用ReLU激活函数。第二层是一个具有64个神经元的全连接层，同样使用ReLU激活函数。最后一层是一个具有1个神经元的全连接层，使用sigmoid激活函数。

接着，代码定义了一个回调函数MyCallback，当每个epoch结束时，该函数会输出每个层的权重。

然后，代码编译了模型，使用adam优化器和二元交叉熵损失函数进行训练，并在控制台输出了训练过程中的准确率等信息。使用callbacks=[callbacks]将回调函数传递给了fit()函数，以便在每个epoch结束时调用回调函数。

希望这个代码对你有所帮助！