plt.figure(figsize=(8,5)) sns.histplot(train_data['charges'],kde=True) plt.title('Medical Insurance Charges',fontsize=20) plt.show()

你的代码是用来绘制一个直方图来显示医疗保险费用（charges）的分布情况。让我逐行解释你的代码：

plt.figure(figsize=(8,5))

这行代码创建了一个新的图形，并设置了图形的尺寸为8x5英寸。

sns.histplot(train_data['charges'], kde=True)

这行代码使用Seaborn库的`histplot`函数绘制了一个直方图，并将`train_data` DataFrame中的'charges'列作为数据进行可视化。`kde=True`参数表示在直方图上显示核密度估计。

plt.title('Medical Insurance Charges', fontsize=20)

这行代码设置了图形的标题为"Medical Insurance Charges"，并将标题文字大小设置为20。

plt.show()

最后一行代码显示了绘制的图形。

请确保已经导入了必要的库（如Matplotlib和Seaborn）以及正确加载了数据。如果还有其他问题，请继续提问。

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plt.figure(figsize=(8,5)) sns.histplot(train_data['age'],kde=True) plt.title('Age',fontsize=20) plt.show()

你的代码是用来绘制一个直方图来显示年龄（age）的分布情况。让我逐行解释你的代码：

plt.figure(figsize=(8,5))

这行代码创建了一个新的图形，并设置了图形的尺寸为8x5英寸。

sns.histplot(train_data['age'], kde=True)

这行代码使用Seaborn库的`histplot`函数绘制了一个直方图，并将`train_data` DataFrame中的'age'列作为数据进行可视化。`kde=True`参数表示在直方图上显示核密度估计。

plt.title('Age', fontsize=20)

这行代码设置了图形的标题为"Age"，并将标题文字大小设置为20。

plt.show()

最后一行代码显示了绘制的图形。

请确保已经导入了必要的库（如Matplotlib和Seaborn）以及正确加载了数据。如果还有其他问题，请继续提问。

# 绘制预测结果分布图 plt.figure(figsize=(8,6)) sns.histplot(y_test, color='skyblue', label='Actual', alpha=0.5) sns.histplot(y_pred_dt, color='red', label='Decision Tree', alpha=0.5) sns.histplot(y_pred_svm, color='green', label='SVM', alpha=0.5) plt.title('Prediction Distribution', fontsize=14) plt.xlabel('Class') plt.legend(loc='upper right') plt.show()

这段代码是用来绘制预测结果分布图，以便对两个分类模型（决策树和支持向量机）的表现进行可视化比较。

首先，使用 `sns.histplot` 方法绘制了实际结果、决策树预测结果和支持向量机预测结果的直方图，并分别用不同的颜色进行区分。其中 `y_test` 为测试集的目标变量，`y_pred_dt` 和 `y_pred_svm` 分别为决策树和支持向量机在测试集上的预测结果。`alpha` 参数用来控制直方图的透明度，方便叠加显示。

接下来，使用一些基本的绘图参数对图表进行设置，包括标题、X 轴标签、图例等。最后，使用 `plt.show()` 方法展示图表。

通过绘制预测结果分布图，可以直观地比较两个模型的表现，看出它们在不同类别上的预测情况，以及是否存在偏差或错误分类等问题。