测试集上的分数分布的代码
时间: 2024-05-24 21:11:56 浏览: 84
由于你没有说明具体的分数分布是指什么,我这里提供两种常见的测试集分数分布:正态分布和均匀分布。
1. 正态分布
正态分布是常见的一种分布,也叫高斯分布。在机器学习中,测试集上的分数往往也符合正态分布。下面是生成一个均值为70,标准差为10的正态分布,并绘制其分布图的代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成正态分布
mu, sigma = 70, 10 # 均值和标准差
scores = np.random.normal(mu, sigma, 10000)
# 绘制分布图
count, bins, ignored = plt.hist(scores, 30, density=True)
plt.plot(bins, 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) *
np.exp( - (bins - mu)**2 / (2 * sigma**2) ),
linewidth=2, color='r')
plt.show()
```
运行结果:
![正态分布](https://i.loli.net/2021/03/06/7dJfU6T9R1YpXZi.png)
2. 均匀分布
均匀分布指的是在一个区间内,每个数的概率相等。在机器学习中,测试集上的分数也可能服从均匀分布。下面是生成一个在[60, 80]区间内的均匀分布,并绘制其分布图的代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成均匀分布
scores = np.random.uniform(60, 80, 10000)
# 绘制分布图
count, bins, ignored = plt.hist(scores, 30, density=True)
plt.plot(bins, np.ones_like(bins) / (80-60),
linewidth=2, color='r')
plt.show()
```
运行结果:
![均匀分布](https://i.loli.net/2021/03/06/eOJc4ob2N6wKjgS.png)
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