python绘制降水预报ts评分提升率
时间: 2024-09-15 11:03:42 浏览: 48
在Python中,绘制降水预报TS(Time Series,时间序列)评分提升率通常用于可视化模型性能改进。TS评分可以是像RMSE(均方根误差)、CSI(Correlation Skill Score)或其他评估指标。提升率通常是指新模型相较于旧模型,在该指标上获得的相对改善。
要绘制这个提升率,首先你需要准备两个TS数据集,一个是旧模型的预测结果,另一个是新模型的预测结果,以及对应的实际观测值。然后按照以下步骤操作:
1. 计算每个时间点的新旧模型得分:比如旧模型TS得分减去实际观测值的得分,新模型同样计算。
2. 计算提升率:提升率 = (新模型得分 - 旧模型得分) / 旧模型得分。
3. 将提升率转化为百分比形式,方便图表显示。
你可以使用matplotlib库中的`plot()`函数创建线图,x轴表示时间,y轴表示评分提升百分比。如果你有pandas库,可以先将数据整理成DataFrame进行处理。
以下是简单的伪代码示例:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设df_old和df_new分别为旧模型和新模型的数据
df_old['score'] = calculate_score(df_old, 'old_model')
df_new['score'] = calculate_score(df_new, 'new_model')
# 计算提升率
df['boost_rate'] = ((df_new['score'] - df_old['score']) / df_old['score']).mul(100)
# 创建提升率时间序列图
plt.plot(df.index, df['boost_rate'])
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('评分提升百分比')
plt.title('降水预报TS评分提升率')
plt.show()
```