校准曲线python代码实现

以下是一个校准曲线的 Python 代码实现示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.isotonic import IsotonicRegression

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
n = 100
x = np.arange(n)
y = np.random.rand(n) * 5

# 建立 IsotonicRegression 模型
ir = IsotonicRegression()
y_ = ir.fit_transform(x, y)

# 绘制原始数据和校准后的数据
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, 'r.', markersize=12)
ax.plot(x, y_, 'g.-', markersize=12)
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.legend(('Data', 'Isotonic Fit'), loc='lower right')
plt.show()

该代码使用了 scikit-learn 库中的 IsotonicRegression 模型来实现校准曲线。首先生成了一个随机数据样本，然后使用 IsotonicRegression.fit_transform() 方法来拟合数据并校准。最后，使用 matplotlib 库将原始数据和校准后的数据绘制在图表中。

相关问题

校准曲线Python代码

我不是很熟悉Python，但是我可以尝试给你提供一些提示：1.首先，可以使用NumPy库来导入校准曲线数据；
2.然后，可以使用matplotlib库来绘制校准曲线图；
3.最后，可以使用SciPy库来计算校准曲线的斜率和截距。

python校准曲线代码

校准曲线是用来评估机器学习模型在不同预测概率下的表现的一种图形化方法。下面是一个Python的校准曲线代码示例：

from sklearn.calibration import calibration_curve
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设y_pred是模型的预测概率，y_true是实际标签
y_pred = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 0.95]
y_true = [0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]

# 计算校准曲线
fraction_of_positives, mean_predicted_value = calibration_curve(y_true, y_pred, n_bins=10)

# 绘制校准曲线
plt.plot(mean_predicted_value, fraction_of_positives, "s-", label="Calibration curve")
plt.plot([0, 1], [0, 1], "k--", label="Perfectly calibrated")
plt.xlabel("Mean predicted value")
plt.ylabel("Fraction of positives")
plt.legend()
plt.show()

在上面的示例中，我们使用`sklearn.calibration`中的`calibration_curve`函数来计算校准曲线的数据。然后，我们使用matplotlib库来绘制校准曲线。