sns.lineplot(x = range(1, 40), y = error, marker = "o", color = "blue", markerfacecolor= "red")这个不应该选择误差为0时的k值吗
时间: 2024-04-27 18:23:34 浏览: 7
在进行KNN算法的参数选择时,通常需要通过交叉验证等方法来选择最优的K值,而不是简单地选择误差为0时的K值。因为在实际应用中,数据分布和特征选择等因素都会对模型的性能产生影响,因此通过交叉验证等方法选择最优的K值可以更好地适应不同的数据集和应用场景。
在给定一组K值的情况下,可以通过计算不同K值对应的误差来选择最优的K值。一般来说,误差随着K值的增加而逐渐减小,但当K值过大时可能会出现过拟合的情况,误差会出现反弹。因此,需要选择误差最小的K值作为最终的模型参数。
在给定K值范围的情况下,可以通过绘制误差曲线来选择最优的K值。在绘制误差曲线时,通常会选择一定范围内的K值,而不仅仅是误差为0时的K值。
因此,sns.lineplot中选择了K值范围为1到40,并绘制了不同K值对应的误差曲线,通过观察误差曲线来选择最优的K值。具体而言,可以选择误差最小的K值作为最终的模型参数。
相关问题
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np def factorial(x): result=1 for i in range(1,x+1): result*=i return result sns.set_theme(style="ticks") x=np.array(range(50)) y=np.array([1]*len(x)) y2=np.log2(x) y3=x y4=x*np.log2(x) y5=x**2 y6=x**3 y7=np.power(2,x) y8=np.array(map(factorial,x)) sns.lineplot(x=x,y=y,label='f(n)=1')#折线图 sns.lineplot(x=x,y=y2,label='f(n)=logn') sns.lineplot(x=x,y=y3,label='f(n)=n') sns.lineplot(x=x,y=y4,label='f(n)=nlogn') sns.lineplot(x=x,y=y5,label='f(n)=n^2') sns.lineplot(x=x,y=y6,label='f(n)=n^3') sns.lineplot(x=x,y=y7,label='f(n)=2^n') sns.lineplot(x=x,y=y8,label='f(n)=n!') plt.ylim((0,1500)) plt.savefig("func_plot.pdf", format="pdf", bbox_inches="tight") plt.show() 这段代码哪里出错了?
这段代码可能存在以下问题:
1. 导入语句存在问题。
应该将所有的导入语句放在同一行,例如:
```
import seaborn as sns, matplotlib.pyplot as plt, pandas as pd, numpy as np
```
2. 函数定义存在问题。
在Python 3.x中,`map()`函数返回的是一个迭代器,需要使用`list()`函数将其转换为列表。因此,函数定义应该修改为:
```
def factorial(x):
result = 1
for i in range(1, x+1):
result *= i
return result
y8 = np.array(list(map(factorial, x)))
```
3. 函数调用存在问题。
在使用`np.power()`函数计算2的x次方时,应该将第一个参数设置为2,而不是x。因此,函数调用应该修改为:
```
y7 = np.power(2, x)
```
4. 图形显示存在问题。
在使用`plt.ylim()`函数设置y轴范围时,取值范围过小,可能导致一些线条被遮挡。应该将y轴范围扩大,例如:
```
plt.ylim((0, 20000))
```
综上所述,完整的代码应该修改为:
```
import seaborn as sns, matplotlib.pyplot as plt, pandas as pd, numpy as np
def factorial(x):
result = 1
for i in range(1, x+1):
result *= i
return result
sns.set_theme(style="ticks")
x = np.array(range(50))
y = np.array([1]*len(x))
y2 = np.log2(x)
y3 = x
y4 = x*np.log2(x)
y5 = x**2
y6 = x**3
y7 = np.power(2, x)
y8 = np.array(list(map(factorial, x)))
sns.lineplot(x=x, y=y, label='f(n)=1')
sns.lineplot(x=x, y=y2, label='f(n)=logn')
sns.lineplot(x=x, y=y3, label='f(n)=n')
sns.lineplot(x=x, y=y4, label='f(n)=nlogn')
sns.lineplot(x=x, y=y5, label='f(n)=n^2')
sns.lineplot(x=x, y=y6, label='f(n)=n^3')
sns.lineplot(x=x, y=y7, label='f(n)=2^n')
sns.lineplot(x=x, y=y8, label='f(n)=n!')
plt.ylim((0, 20000))
plt.savefig("func_plot.pdf", format="pdf", bbox_inches="tight")
plt.show()
```
sns.lineplot(data=sdfPGDPT,dashes=False)
这个代码可能会出错,因为参数名 "data" 和 "dashes" 后面需要加上 "="。正确的代码应该是:
```python
sns.lineplot(data=sdfPGDPT, dashes=False)
```
其中,"data" 参数指定了要绘制的数据集,"sdfPGDPT" 是一个 pandas DataFrame 对象;"dashes" 参数用于指定是否使用虚线来绘制线条,"False" 表示不使用虚线。这个函数可以使用 seaborn 库来绘制简单的线图。