plot_cv_coop = function(object, title=NULL, lamx=NULL, lamz=NULL){ plot(x=log(object$lambda),y=object$cvm,ylim=range(object$cvup,object$cvlo), xlab=expression(Log(lambda)),ylab="MSE", type="p", pch=20, main=title, cex.axis=1, cex.main=0.9) segments(log(object$lambda), object$cvup, log(object$lambda), object$cvlow, col="grey") axis(side=3,at=log(object$lambda),labels=paste(object$support), tick=FALSE,line=0,cex.axis=0.5) abline(v=log(object$lambda.min),lty=3, col="deepskyblue3", lwd=1.2) abline(v=log(object$lambda.1se),lty=3, col="darkgreen", lwd=1.2) mtext(paste("lamx:",lamx," ","lamz:",lamz), side=1, las=1,cex=0.6) }这是r语言代码,这段代码什么意思
时间: 2023-08-31 11:06:26 浏览: 52
这是一个绘制交叉验证结果的函数。函数的输入参数包括选择的模型对象(object)、标题(title)、lambda值(lamx和lamz),其中lamx和lamz是用来控制模型中不同部分的正则化参数。函数的输出结果是一个交叉验证的MSE(均方误差)折线图。在图中,横轴表示log(lambda),纵轴表示MSE。灰色的线段表示交叉验证的上下限,深蓝色和深绿色的虚线分别表示选择模型的最小lambda值和1se标准下的lambda值。同时,在图的下方,使用mtext函数添加了lamx和lamz的值。
相关问题
将skplt.metrics.plot_roc中的(area=)改成中文
您可以使用 `plt.title` 函数来更改 ROC 曲线图的标题,例如:
```python
import scikitplot as skplt
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
X, y = load_breast_cancer(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42)
svm = SVC(probability=True)
svm.fit(X_train, y_train)
y_pred_proba = svm.predict_proba(X_test)
skplt.metrics.plot_roc(y_test, y_pred_proba)
plt.xlabel("假正率")
plt.ylabel("真正率")
plt.title("ROC 曲线(面积=0.95)")
plt.show()
```
这样就可以将 ROC 曲线的标题改为中文了。
plot_learning_curve(model_loss_record, title='deep model')
这段代码用于绘制学习曲线图。
调用 plot_learning_curve() 函数来绘制学习曲线图。该函数接受 model_loss_record(模型训练过程中的损失记录)作为输入,以及可选的参数 title(图表标题,默认为 'deep model')。
plot_learning_curve() 函数会根据损失记录绘制出模型训练过程中的损失值曲线图,横轴表示训练轮次,纵轴表示损失值。这样可以直观地观察模型在训练过程中的学习情况和收敛情况。