#y_test与y_hat的可视化 plt.figure(figsize=(10,6)) #设置图片尺寸 t = np.arange(len(X_test)) #创建t变量 plt.plot(t, y_test, 'r', linewidth=2, label='y_test') #绘制y_test曲线 plt.plot(t, y_hat, 'g', linewidth=2, label='y_hat') #绘制y_hat曲线 plt.legend() #设置图例 plt.xlabel('test data') plt.ylabel('price') plt.show()详细解释每一行代码

好的，我来逐行解释每一行代码的含义：

plt.figure(figsize=(10,6))

创建一个新的图形，并设置图形的大小为(10,6)。

t = np.arange(len(X_test))

创建一个长度为X_test长度的等差数列，用于表示X_test数据的序号。

plt.plot(t, y_test, 'r', linewidth=2, label='y_test')

绘制y_test曲线，使用红色表示，线宽为2，标签为'y_test'。

plt.plot(t, y_hat, 'g', linewidth=2, label='y_hat')

绘制y_hat曲线，使用绿色表示，线宽为2，标签为'y_hat'。

plt.legend()

显示图例。

plt.xlabel('test data')
plt.ylabel('price')

设置x轴和y轴的标签。

plt.show()

显示图形。

综合起来，这段代码的作用是将测试数据集的真实值y_test和模型的预测值y_hat绘制在同一张图中，方便比较它们的差异和趋势。其中，通过设置x轴的标签“test data”和y轴的标签“price”，可以更清晰地表达图形的含义。

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分析以下代码#!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 'sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width' iris_feature = u'花萼长度', u'花萼宽度', u'花瓣长度', u'花瓣宽度' if __name__ == "__main__": path = 'D:\\iris.data' # 数据文件路径 data = pd.read_csv(path, header=None) x, y = data[range(4)], data[4] y = pd.Categorical(y).codes x = x[[0, 1]] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=1, train_size=0.6) # 分类器 clf = svm.SVC(C=0.1, kernel='linear', decision_function_shape='ovr') # clf = svm.SVC(C=0.8, kernel='rbf', gamma=20, decision_function_shape='ovr') clf.fit(x_train, y_train.ravel()) # 准确率 print (clf.score(x_train, y_train)) # 精度 print ('训练集准确率：', accuracy_score(y_train, clf.predict(x_train))) print (clf.score(x_test, y_test)) print ('测试集准确率：', accuracy_score(y_test, clf.predict(x_test))) # decision_function print ('decision_function:\n', clf.decision_function(x_train)) print ('\npredict:\n', clf.predict(x_train)) # 画图 x1_min, x2_min = x.min() x1_max, x2_max = x.max() x1, x2 = np.mgrid[x1_min:x1_max:500j, x2_min:x2_max:500j] # 生成网格采样点 grid_test = np.stack((x1.flat, x2.flat), axis=1) # 测试点 # print 'grid_test = \n', grid_test # Z = clf.decision_function(grid_test) # 样本到决策面的距离 # print Z grid_hat = clf.predict(grid_test) # 预测分类值 grid_hat = grid_hat.reshape(x1.shape) # 使之与输入的形状相同 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False cm_light = mpl.colors.ListedColormap(['#A0FFA0', '#FFA0A0', '#A0A0FF']) cm_dark = mpl.colors.ListedColormap(['g', 'r', 'b']) plt.figure(facecolor='w') plt.pcolormesh(x1, x2, grid_hat, shading='auto', cmap=cm_light) plt.scatter(x[0], x[1], c=y, edgecolors='k', s=50, cmap=cm_dark) # 样本 plt.scatter(x_test[0], x_test[1], s=120, facecolors='none', zorder=10) # 圈中测试集样本 plt.xlabel(iris_feature[0], fontsize=13) plt.ylabel(iris_feature[1], fontsize=13) plt.xlim(x1_min, x1_max) plt.ylim(x2_min, x2_max) plt.title(u'鸢尾花SVM二特征分类', fontsize=16) plt.grid(b=True, ls=':') plt.tight_layout(pad=1.5) plt.show()

这段代码是使用 SVM（支持向量机）算法对鸢尾花数据集进行分类，并且使用 matplotlib 库对分类结果进行可视化。代码的主要流程如下：

1. 导入必要的库，包括 numpy、pandas、matplotlib、sklearn 中的 svm、train_test_split 和 accuracy_score。

2. 读取鸢尾花数据集，将前四列作为特征值 x，将最后一列作为目标值 y，并将 y 转换为数字编码。

3. 选取前两个特征值作为二维平面上的坐标，将数据集划分为训练集和测试集。

4. 使用 svm.SVC() 函数创建支持向量机分类器，并使用训练集对其进行训练。

5. 计算训练集和测试集的准确率，并输出结果。

6. 使用 predict() 函数对训练集进行预测，并输出 decision_function() 函数计算出的样本到决策面的距离。

7. 使用 meshgrid() 函数生成二维网格采样点，并使用 predict() 函数对每个采样点进行分类预测，将预测结果可视化出来。

8. 可视化结果包括训练集和测试集的样本点、分类边界和测试集的样本点所在的圆圈。

9. 最后使用 show() 函数显示可视化结果。