机器学习梯度提升分类算法预测结果绘制散点图

可以使用Python中的matplotlib库进行散点图的绘制。具体步骤如下：

1. 导入相关库

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 准备数据

假设有以下数据：

X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]]
y = [0, 1, 0, 1, 0]

其中，X表示样本的特征，y表示样本的标签。

3. 进行预测

使用机器学习梯度提升分类算法进行预测，得到预测结果：

# 假设模型为model
y_pred = model.predict(X)

4. 绘制散点图

根据预测结果绘制散点图：

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred) # X[:, 0]表示取X中所有样本的第一个特征值，X[:, 1]表示取X中所有样本的第二个特征值
plt.show()

其中，c参数表示颜色，可以根据预测结果来设置颜色，例如上面代码中使用了y_pred来设置颜色。

完整代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 准备数据
X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]]
y = [0, 1, 0, 1, 0]

# 进行预测
# 假设模型为model
y_pred = model.predict(X)

# 绘制散点图
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred) # X[:, 0]表示取X中所有样本的第一个特征值，X[:, 1]表示取X中所有样本的第二个特征值
plt.show()