def plot_pred(dv_set, model, device, lim=35., preds=None, targets=None): ''' Plot prediction of your DNN ''' if preds is None or targets is None: model.eval() preds, targets = [], [] for x, y in dv_set: x, y = x.to(device), y.to(device) with torch.no_grad(): pred = model(x) preds.append(pred.detach().cpu()) targets.append(y.detach().cpu()) preds = torch.cat(preds, dim=0).numpy() targets = torch.cat(targets, dim=0).numpy() figure(figsize=(5, 5)) plt.scatter(targets, preds, c='r', alpha=0.5) plt.plot([-0.2, lim], [-0.2, lim], c='b') plt.xlim(-0.2, lim) plt.ylim(-0.2, lim) plt.xlabel('ground truth value') plt.ylabel('predicted value') plt.title('Ground Truth v.s. Prediction') plt.show()
时间: 2024-04-20 12:23:32 浏览: 28
这段代码用于绘制预测结果的散点图。函数的输入参数包括dv_set(开发集数据集)、model(模型)、device(设备)、lim(限制值,用于设置x轴和y轴的范围)、preds(预测结果)和targets(真实标签)。
首先,判断是否传入了预测结果和真实标签。如果没有,则将模型设为评估模式(model.eval()),然后遍历开发集数据集dv_set。对于每个样本,将其输入模型进行预测,并将预测结果和真实标签分别添加到preds和targets列表中。最后,将preds和targets转换为NumPy数组。
接下来,创建一个图形窗口,并使用plt.scatter()函数绘制散点图,其中x轴表示真实标签,y轴表示预测结果。使用参数c='r'设置散点的颜色为红色,alpha=0.5设置散点的透明度。然后,使用plt.plot()函数绘制一条直线,表示理想情况下真实标签和预测结果的一致性。使用参数c='b'设置直线的颜色为蓝色。使用plt.xlim()和plt.ylim()函数设置x轴和y轴的范围,分别为-0.2到lim。使用plt.xlabel()和plt.ylabel()函数设置x轴和y轴的标签,使用plt.title()函数设置图形的标题。
最后,使用plt.show()函数显示绘制的散点图。
相关问题
def plot _ pred ( dv _ set , model , device , lim =35., preds = None , targetsNone ): if preds is Mone or targets is Mone : model . eval () preds , targets =[],[] for x , y in dv _ set : x , y = x . to ( device ), y . to ( device ) with torch . no _ grad (): pred = model ( x ) preds . append ( pred . detach (). cpu ()) targets . append ( y . detach (). cpu ()) preds = torch . cat ( preds , dim =0). numpy () targets = torch . cat ( targets , dim =0). numpy ()
这段代码存在一些错误,我来帮你修正一下:
```python
def plot_pred(dv_set, model, device, lim=35., preds=None, targets=None):
if preds is None or targets is None:
model.eval()
preds, targets = [], []
for x, y in dv_set:
x, y = x.to(device), y.to(device)
with torch.no_grad():
pred = model(x)
preds.append(pred.detach().cpu())
targets.append(y.detach().cpu())
preds = torch.cat(preds, dim=0).numpy()
targets = torch.cat(targets, dim=0).numpy()
# 绘制图形的代码缺失,你可以在这里添加绘图的相关代码
# 返回预测值和目标值
return preds, targets
```
修正后的代码将原来缺失的绘图代码部分注释掉了,你可以在这里添加你希望使用的绘图代码。同时,我添加了一个返回语句,这样函数可以返回预测值和目标值给调用者。
请注意,由于缺失了绘图代码,你需要根据你的需求添加合适的绘图逻辑来完成预测结果的可视化。
def plot_feature_importance(model,features,top_n = none):
函数`def plot_feature_importance(model, features, top_n = None)`用于绘制模型的特征重要性图谱。
参数说明:
- `model`: 使用的模型。
- `features`: 特征数据。
- `top_n`: 可选参数,指定要显示的前n个重要特征,默认为None,表示显示所有特征。
在函数实现中,我们可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,使用给定的模型对特征数据进行训练,以获得模型的特征重要性属性。这可以通过调用模型的相应方法或属性来实现,取决于所使用的模型的不同。
2. 接下来,根据特征重要性的值对特征进行排序,以便将其绘制在图谱中。同样,这可以通过调用模型的方法或属性来实现,使其返回特征的重要性值。
3. 然后,根据top_n参数选择是否只显示前n个重要特征。如果top_n为None,则表示显示所有特征;否则,根据top_n的值筛选出前n个重要特征。
4. 最后,使用合适的图形库(如Matplotlib)将特征重要性以可视化的形式展示出来。可以选择绘制柱状图、条形图或其他符合数据分布的图表类型。
函数`plot_feature_importance()`的实现可以根据具体需求和所用模型的不同进行调整和优化,但总体思路是获取特征重要性,并将其可视化以便于分析和理解。
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