plt.title('111') stats.probplot(X[y==0,0], dist="norm", plot=plt)plt.show()

这是一段代码，其中 plt.title('111') 是设置图表的标题，stats.probplot(X[y==0,0], dist="norm", plot=plt) 是用于绘制概率图，plt.show() 是用于显示图表。其中 X、y 以及 norm 是未知的变量或函数，需要进一步了解上下文才能确定其含义和作用。您需要提供更多的信息才能让我更好地回答您的问题。

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stats.probplot(day_minute, dist="norm", plot=plt) plt.show()

这是一个统计学中的概率图，用于检验一组数据是否符合正态分布。其中day_minute是一个数据集，dist="norm"表示要比较的理论分布是正态分布。plot=plt表示要将这个图绘制在plt对象中，最后使用plt.show()来显示这个图形。您是否还有其他问题需要咨询？

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() 上述代码建立的模型对于的方程是什么

上述代码建立了一个线性回归模型和一个决策树回归模型。这两个模型分别用于预测目标变量y和特征变量X之间的关系。

对于线性回归模型，它的方程可以表示为：
y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + ... + bn*xn
其中，y是目标变量，x1, x2, ..., xn是特征变量，b0, b1, b2, ..., bn是线性回归模型的系数。

对于决策树回归模型，它的方程是一棵决策树，每个叶节点都代表一个预测值。决策树通过特征的条件判断来选择不同的路径，并根据路径上的叶节点给出预测值。

需要注意的是，方程的具体形式需要根据数据集和模型参数进行计算，以上代码没有给出具体的方程表达式。如果你想得到具体的方程，请使用模型的coef_属性（对于线性回归模型）或查看决策树模型的可视化结果。