scikit-plot是一个基于sklearn和Matplotlib的库,主要的功能是对训练好的模型进行可视化,功能比较简单易懂。 https://scikit-plot.readthedocs.io pip install scikit-plot 功能1:评估指标可视化 scikitplot.metrics.plot_confusion_matrix快速展示模型预测结果和标签计算得...
https://github.com/reiinakano/scikit-plot 里面有使用说明和样例(py和ipynb格式)。 02 使用说明 简单举几个例子 比如画出分类评级指标的ROC曲线的完整代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from sklearn.datasetsimportload_digits from sklearn.model_selectionimporttrain_test_split from sk...
scikitplot.estimators.plot_learning_curve生成不同训练样本下的训练和测试学习曲线图。 import scikitplot as skplt rf = RandomForestClassifier() skplt.estimators.plot_learning_curve(rf, X, y) plt.show() scikitplot.estimators.plot_feature_importances可视化特征重要性。 import scikitplot as skplt rf =...
Scikit-plot是为aesthetically-challenged程序员(比如我自己)提供一个用尽可能少的样板生成快速而漂亮的图形和绘图的机会。 好吧,那就证明吧。给我们举个例子。 假设我们在multi-class分类中使用naivebayes,并决定要可视化一个公共分类度量的结果,即接收器工作特性曲线下的区域。由于ROC只在二元分类中有效,所以我们想...
要安装 scikit-plot,你可以按照以下步骤操作: 打开命令行工具: 打开你电脑上的命令行工具,如 cmd(Windows)、PowerShell(Windows)、Terminal(macOS/Linux)。 输入安装命令: 在命令行中输入以下命令来安装 scikit-plot: bash pip install scikit-plot 请注意,包名应该拼写为 scikit-plot 而不是 scikitplot。 等待...
scikit-plot 主要用于: 模型评估:提供了一系列函数来评估模型的性能,如混淆矩阵、ROC 曲线、精确度-召回率曲线等。 数据可视化:帮助用户直观地理解数据和模型的行为。 优势 易用性:提供了简洁的 API,使得模型评估和可视化变得简单快捷。 集成性:与 scikit-learn 紧密集成,可以直接使用 scikit-learn 的模型和数据。
Scikit-plot画图Scikit-plot画图 在机器学习过程中画图是一个重要的步骤,例如在分类任务中需要画P-R曲线,AUC曲线,混淆曲线等,使用matpotlib, Seaborn等类库作图需要多写几行代码,例如设置title,xlim,ylim,lengend等,如果有一个工具库可以封装这些操作的话可以帮助我们节省时间,提升开发效率,从而专注在算法/业务的改进...
scikit-learn (sklearn)是Python环境下常见的机器学习库,包含了常见的分类、回归和聚类算法。在训练模型之后,常见的操作是对模型进行可视化,则需要使用Matplotlib进行展示。 scikit-plot是一个基于sklearn和Matplotlib的库,主要的功能是对训练好的模型进行可视化,功能比较简单易懂。
scikit-plot 安装说明 安装Scikit-plot非常简单,直接用命令: pipinstallscikit-plot 即可完成安装。 仓库地址: https://github.com/reiinakano/scikit-plot 里面有使用说明和样例(py和ipynb格式)。 使用说明 简单举几个例子 比如画出分类评级指标的ROC曲线的完整代码:...
Scikit-Plot 是由 Reiichiro Nakano 创建的用在机器学习的可视化工具。它简直就是玩机器学习的数据科学家的福音,能最快速简洁的画出用 Matplotlib 要写很多行语句才能画出的图。每个人都喜欢用一行代码 (one-liner) 完成任务。 安装Scikit-Plot 非常简单。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...