plt.scatter(test_label, test_pred, s=1)

这行代码使用 Matplotlib 库的 scatter 函数绘制散点图，其中 test_label 是测试集的真实标签，test_pred 是模型在测试集上的预测标签。

s=1 是指每个散点的大小为 1，可以根据需要进行调整。

该散点图可以用来观察模型预测结果与真实标签之间的关系，如果散点分布比较密集并且呈现一条直线状，说明模型预测效果较好；如果散点分散并且没有明显的趋势，说明模型效果不太理想。

相关问题

plt.scatter(test_pred[:, 0], test_pred[:, 1], marker='.', c='b') plt.scatter(test_label[:, 0], test_label[:, 1], marker='.', c='r')什么意思

这段代码是使用Matplotlib绘制散点图来展示模型预测结果和真实标签结果。

`plt.scatter()`是Matplotlib库中用于绘制散点图的函数。其中第一个参数是x轴数据，第二个参数是y轴数据，`marker`参数指定散点的形状，`c`参数指定散点的颜色。

第一行代码`plt.scatter(test_pred[:, 0], test_pred[:, 1], marker='.', c='b')`中，`test_pred[:, 0]`表示取二维数组`test_pred`中所有行的第一列数据，`test_pred[:, 1]`表示取所有行的第二列数据，这两个数据分别作为x轴和y轴数据绘制蓝色的散点图，代表模型的预测结果。

第二行代码`plt.scatter(test_label[:, 0], test_label[:, 1], marker='.', c='r')`中，`test_label[:, 0]`和`test_label[:, 1]`也分别表示二维数组`test_label`中所有行的第一列和第二列数据，这两个数据同样作为x轴和y轴数据绘制红色的散点图，代表真实标签结果。

通过比较蓝色和红色的散点图，可以直观地了解模型预测结果和真实标签结果之间的差异。

KNN=KNearestNeighbor() KNN.train(X_train, y_train) y_pred = KNN.predict(X_test, k=6) accuracy = np.mean(y_pred == y_test) print('测试集预测准确率：%f' % accuracy) plt.scatter(X_setosa_train[:, 0], X_setosa_train[:, 2], color='red', marker='o', label='setosa_train') plt.scatter(X_versicolor_train[:, 0], X_versicolor_train[:, 2], color='blue', marker='^', label='versicolor_train') plt.scatter(X_virginica_train[:, 0], X_virginica_train[:, 2], color='green', marker='s', label='virginica_train') plt.scatter(X_setosa_test[:, 0], X_setosa_test[:, 2], color='y', marker='o', label='setosa_test') plt.scatter(X_versicolor_test[:, 0], X_versicolor_test[:, 2], color='y', marker='^', label='versicolor_test') plt.scatter(X_virginica_test[:, 0], X_virginica_test[:, 2], color='y', marker='s', label='virginica_test') plt.xlabel('sepal length') plt.ylabel('petal length') plt.legend(loc = 4) plt.show()注释每一行代码

以下是对每一行代码的注释：

# 初始化 KNN 模型
KNN = KNearestNeighbor() 

# 使用训练集数据进行模型训练
KNN.train(X_train, y_train) 

# 使用测试集数据进行预测，并指定 k=6
y_pred = KNN.predict(X_test, k=6) 

# 计算模型的准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test) 

# 绘制散点图，展示不同种类的花的数据分布
plt.scatter(X_setosa_train[:, 0], X_setosa_train[:, 2], color='red', marker='o', label='setosa_train') 
plt.scatter(X_versicolor_train[:, 0], X_versicolor_train[:, 2], color='blue', marker='^', label='versicolor_train') 
plt.scatter(X_virginica_train[:, 0], X_virginica_train[:, 2], color='green', marker='s', label='virginica_train') 
plt.scatter(X_setosa_test[:, 0], X_setosa_test[:, 2], color='y', marker='o', label='setosa_test') 
plt.scatter(X_versicolor_test[:, 0], X_versicolor_test[:, 2], color='y', marker='^', label='versicolor_test') 
plt.scatter(X_virginica_test[:, 0], X_virginica_test[:, 2], color='y', marker='s', label='virginica_test') 

# 设置 x 轴和 y 轴的标签
plt.xlabel('sepal length') 
plt.ylabel('petal length') 

# 显示图例，并设置其位置
plt.legend(loc = 4) 

# 显示图形
plt.show()