plt.figure(figsize=(18, 10)) sns.kdeplot(predict_valid, color='red', label='Predict Price') sns.kdeplot(valid_Y, color='blue', label='True Price') plt.title('True Price VS Predict Price (Distribution)', size=18) plt.legend() plt.show()

这段代码是用来绘制预测价格和真实价格的核密度估计曲线。其中，predict_valid是模型预测的验证集价格，valid_Y是验证集真实价格。通过绘制核密度曲线，可以直观地观察预测价格和真实价格的分布情况，从而对模型的表现有一个初步的评估。

另外，plt.figure()用于创建一个新的图形窗口，figsize参数指定了图形窗口的大小。sns.kdeplot()用于绘制核密度曲线，color参数指定了曲线的颜色，label参数指定了曲线的标签。plt.title()用于设置图形的标题，plt.legend()用于显示图例。最后，plt.show()用于显示图形。

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plt.figure(figsize=(18, 10)) sns.kdeplot(np.log1p(all_y)) plt.show()

这段代码使用了Python的数据可视化库Matplotlib和Seaborn，绘制了一个以np.log1p(all_y)为数据的核密度估计图。其中np.log1p函数是对数据进行对数转换的操作，可以有效地压缩较大的数据范围，使得不同范围的数据都能够在同一图上展示。核密度估计图则是一种非参数的概率密度估计方法，通过将数据点周围的核函数叠加起来得到概率密度分布曲线，从而反映出数据的分布规律。该图的大小为18x10个单位，通过sns.kdeplot函数生成并展示出来。

y_test = y_test.reset_index(drop = True) y_predict2 = model_RF1.predict(x_test) plt.figure(figsize = (12,8)) plt.plot(y_predict2,color = 'b',label = 'predict',markersize=8) plt.plot(y_test,color = 'r',label = 'true',markersize=8) plt.xlabel('Test Sample',fontsize=30) plt.ylabel('y1',fontsize=30) plt.title('随机森林',fontsize=30) #坐标轴字体大小 plt.xticks(fontsize=25) plt.yticks(fontsize=25) plt.legend(fontsize=25,loc='upper right') # plt.savefig('GradientBoosting.png',dpi=300,bbox_inches = 'tight')

这段代码的作用是对训练好的随机森林模型进行测试，并将测试结果和真实值进行可视化比较。首先，使用`reset_index()`函数将`y_test`的索引重置为默认值，即0到n-1。接着，使用训练好的`model_RF1`模型对测试集`x_test`进行预测，将预测结果存储在`y_predict2`中。然后，使用`plt.plot()`函数将预测结果和真实值分别用蓝色和红色的线绘制在图表上。接下来，使用`plt.xlabel()`和`plt.ylabel()`函数分别设置x轴和y轴的标签，使用`plt.title()`函数设置图表的标题。然后，使用`plt.xticks()`和`plt.yticks()`函数设置x轴和y轴刻度标签的字体大小。最后，使用`plt.legend()`函数添加图例，并设置字体大小和位置。如果需要保存图表，可以使用`plt.savefig()`函数。