现在我们可以生成偏依赖图: # 生成偏依赖图fig,ax=plt.subplots(figsize=(8,6))plot_partial_dependence(model,X_train,features=[0],ax=ax,grid_resolution=50)plt.title("Partial Dependence Plot for Feature")plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 解释:使用plot_partial_dependence函数生成偏依赖图,并通过Matp...
random.seed(sum(map(ord, "regression"))) tips = sns.load_dataset("tips") # 导入tips数据集 tips.head() #查看数据集 regplot()绘制回归关系图 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #采用regplot绘制拟合的数据线 sns.regplot(x="total_bill", y="tip", data=tips) #x轴代表花的...
cross_decomposition import PLSRegression from sklearn.model_selection import train_test_split # 数据分割 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df_X, df_y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建 PLSRegression 实例 pls = PLSRegression(n_components=2) # 训练模型 pls.fit(...
1 散点图(Scatter plot) 2 带边界的气泡图(Bubble plot with Encircling) 3 带线性回归最佳拟合线的散点图 (Scatter plot with linear regression line of best fit) 4 抖动图 (Jittering with stripplot) 5 计数图 (Counts Plot) 6 边缘直方图 (Marginal Histogram) 7 边缘箱形图 (Marginal Boxplot) 8 ...
功能:Plot data and regression model fits across a FacetGrid. 下面就不同的例子,对lmplot的参数进行解释 例子1. 画出总账单和小费回归关系图 用到了lmplot(x, y, data,scatter_kws) x,y,data一目了然这儿就不多解释了,scatter_kws和line_kws的官方解释如下: ...
plot_df(df, x=df.index, y=df.value, title='Monthly anti-diabetic drug sales in Australia from 1992 to 2008.') 时间序列可视化 因为所有的值都是正值,你可以在Y轴的两侧进行显示此值以强调增长。 # Import datadf= pd.read_csv('datasets/AirPassengers.csv', parse_dates=['date'])x = df['...
3 带线性回归最佳拟合线的散点图 (Scatter plot with linear regression line of best fit) 如果你想了解两个变量如何相互改变,那么最佳拟合线就是常用的方法。 下图显示了数据中各组之间最佳拟合线的差异。 要禁用分组并仅为整个数据集绘制一条最佳拟合线,请从下面的sns.lmplot()调用中删除hue ='cyl'参数。
3 带线性回归最佳拟合线的散点图 (Scatter plot with linear regression line of best fit) 如果你想了解两个变量如何相互改变,那么最佳拟合线就是常用的方法。 下图显示了数据中各组之间最佳拟合线的差异。 要禁用分组并仅为整个数据集绘制一条最佳拟合线,请从下面的sns.lmplot()调用中删除hue ='cyl'参数。
多项式回归( polynomial regression)拟合曲线 plt.figure(dpi=110)sns.set(style="whitegrid",font_scale=1.2)g=sns.regplot(x='sepal length(cm)',y='sepal width(cm)',data=pd_iris,marker='*',order=4,#默认为1,越大越弯曲scatter_kws={'s':60,'color':'#016392',},#设置散点属性,参考plt.sca...
[1] plt.plot(x,y,20) plt.legend(['train data','line']) #输入测试数据 X,y=dataset.make_regression(n_features=1,noise=5) gradient_drop=gradinet_drop(np.squeeze(X),y) #画出数据点 plt.plot(X,y,'.') #训练数据找出最小均方误差时的参数 a,b 值 param=gradient_drop.gradinet() #...