最后需从测试数据抽取前10个样本绘制出预测值和真实值对比折线图
时间: 2023-06-05 11:07:40 浏览: 84
这个问题是属于技术数据处理方面的,我可以回答。您可以使用Python中的matplotlib库来绘制折线图。首先,您需要从测试数据中抽取前10个样本的预测值和真实值。然后,使用matplotlib库中的plot方法分别绘制预测值和真实值的折线图,并使用legend方法为图例添加标签。最后,使用show方法显示图形。希望我的回答对您有所帮助。
相关问题
在R语言中从diamonds数据集中随机抽取500个样本,并绘制气泡图的结果
可以使用以下代码实现:
```R
library(ggplot2)
# 读入diamonds数据集
data(diamonds)
# 随机抽取500个样本
set.seed(123) # 设置随机数种子,保证结果可重复
sample_data <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 500), ]
# 绘制气泡图
ggplot(sample_data, aes(x = carat, y = price, size = depth, color = cut)) +
geom_point(alpha = 0.7) +
scale_size(range = c(1, 10)) +
labs(x = "克拉数", y = "价格", title = "Diamonds气泡图")
```
其中,`sample()`函数用于随机抽取样本,`ggplot()`函数用于绘制图形,`geom_point()`函数用于绘制散点图,`scale_size()`函数用于设置气泡大小范围,`labs()`函数用于设置坐标轴标签和图形标题。
R语言,从给定的768个数据样本中随机抽取500个样本作为训练集,其余样本作为测试集,建立基于SVM的糖尿病预测模型,计算预测准确率、感敏度和特异度,并绘制ROC曲线。
好的,这是一个关于机器学习的问题。在R语言中,我们可以使用"e1071"包中的svm()函数来建立基于SVM的糖尿病预测模型。下面是一个简单的代码示例:
```R
# 加载e1071包
library(e1071)
# 读取数据
data <- read.csv("diabetes.csv")
# 随机抽取500个样本作为训练集
train_index <- sample(1:nrow(data), 500, replace = FALSE)
train_data <- data[train_index, ]
test_data <- data[-train_index, ]
# 建立SVM模型
svm_model <- svm(diabetes ~ ., data = train_data, kernel = "linear")
# 预测测试集结果
test_pred <- predict(svm_model, newdata = test_data[,-9])
# 计算预测准确率
acc <- sum(test_pred == test_data[,9])/nrow(test_data)
cat("预测准确率:", round(acc*100, 2), "%\n")
# 计算感敏度和特异度
TP <- sum(test_pred == 1 & test_data[,9] == 1)
FP <- sum(test_pred == 1 & test_data[,9] == 0)
TN <- sum(test_pred == 0 & test_data[,9] == 0)
FN <- sum(test_pred == 0 & test_data[,9] == 1)
sensitivity <- TP/(TP+FN)
specificity <- TN/(TN+FP)
cat("感敏度:", round(sensitivity, 2), "\n")
cat("特异度:", round(specificity, 2), "\n")
# 绘制ROC曲线
library(pROC)
roc_data <- roc(test_data[,9], test_pred)
plot(roc_data, main = "ROC Curve", print.thres = c(0.2, 0.5, 0.8))
```
在这个例子中,我们读取了一个名为"diabetes.csv"的数据文件,其中包含了768个糖尿病患者的数据样本。我们首先随机抽取了500个样本作为训练集,然后使用svm()函数建立了线性核函数的SVM模型。接着,我们使用predict()函数对测试集进行预测,计算了预测准确率、感敏度和特异度,并绘制了ROC曲线。
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