label="实际数据") predictions.predicted_mean.plot(ax=ax, label="预测数据") ax.fill_between(predictions.conf_int().index, predictions.conf_int().iloc[:, 0], predictions.conf_int().iloc[:, 1], color='b', alpha=0.1) ax
为了在图上绘制置信区间,我们可以使用predict()函数来计算置信区间的上下限,并将其绘制在回归线上。 # 生成新数据用于预测 new_data <- data.frame(Area = seq(min(data$Area), max(data$Area), length.out=100)) # 计算置信区间 predictions <- predict(model, newdata=new_data, interval="confidence")...
R语言的plot()函数可以与predict()函数结合使用,允许我们绘制回归线以及置信区间。以下是详细的步骤: 生成预测值:我们需要根据模型生成一系列的预测值及其置信区间。 绘制回归线和置信区间。 # 生成预测值new_data<-data.frame(x=seq(min(x),max(x),length.out=100))predictions<-predict(model,newdata=new_dat...
metrics.plot_confusion_matrix(y, predictions, normalize=True) plt.show() 图:归一化混淆矩阵 其他图如学习曲线、特征重要性、聚类的肘点等等,都可以用几行代码搞定。 图:学习曲线、特征重要性 图:K-means肘点图 03 总结 本文对Scikit-plot做下简单介绍,这是一个机器学习的画图神器,几行代码就能画出高大...
groups = df.groupby('group')forname, groupingroups: X = group[['log_ppgdp','pctUrban']] y = group['lifeExpF'] model.fit(X, y) predictions = model.predict(X) print(name,"r-squared score:", r2_score(group['lifeExpF'], predictions)) ...
# 模型的泛化能力# parnsip包的predict函数 # a trained parnsip model object # new_data for which to generate predictions predict(lm_fit, new_data = advertising_test) advertising_test_results <- predict(lm_fit, new_data = advertising_test) %>% ...
aInaccuracies in the CFD predictions in these conditions can be explained by small defects in the experimental model due to the 不精确性在CFD预言在这些情况在实验性模型可以解释用小瑕疵由于[translate] ageometry may vary from the CAD model by up to 3% and surface 几何也许从CAD模型3%和表面变化[...
predictions<-ROCR.hiv$hiv.svm$predictions# labels 包含真实类别标签的向量、矩阵、列表或数据框。必须与“预测”具有相同的维度labels<-ROCR.hiv$hiv.svm$labels# 使用prediction()函数构建prediction对象pred<-prediction(predictions,labels)pred# 计算ROC值并绘制ROC曲线## computing a simple ROC curve (x-axis:...
模型链接函数预测公式 二项Logit(L) 二项Normit 二项Gompit Poisson自然对数 Poisson平方根 Poisson致命ID 表示法 项说明 exp(·)指数函数 Φ(·)正态分布的累积分布函数 X'要预测的点的向量转置 估计的系数的向量 拟合值和预测值的标准误 通常,拟合的标准误差具有以下形式: ...
虽然不像ROCR和pROC那么受欢迎,但PRROC最近似乎又卷土重来了。输入的术语有点折衷,但是一旦您理解了ROC.curve()函数,就可以轻松地绘制出一条干净的ROC曲线。正如vignette所指示,PRROC的创建实际上是为了做precision-recall曲线。 1library(PRROC) 2 3PRROC_obj <- roc.curve(scores.class0= df$predictions, weig...