01 sklearn Plotting Cross-Validated Predictions

心已赠人 2022-06-15 03:43 114阅读 0赞

其实在sklearn里面已经内置的很多经典的数据，比如波士顿的放假，iris花的数据等等。

导入数据方法：

from sklearn import datasets
    
    boston = datasets.load_boston()
    X = boston.data
    y = boston.target

下面是引入模型的方法：

from sklearn.model_selection import cross_val_predict
    #方法1
     from sklearn import linear_model
     lr = linear_model.LinearRegression() 
     
     
     
     
    #方法2
     
     from sklearn.linear_model import LogisticRegression
    logreg=LogisticRegressionpredict = cross_val_predict(lr,X,y,cv=10) 
    
    
    
    
    
     
     下面是完整的代码： 
     
     """
    ====================================
    Plotting Cross-Validated Predictions
    ====================================
    
    This example shows how to use `cross_val_predict` to visualize prediction
    errors.
    
    """
    from sklearn import datasets
    from sklearn.model_selection import cross_val_predict
    from sklearn import linear_model
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    lr = linear_model.LinearRegression()
    boston = datasets.load_boston()
    y = boston.target
    
    # cross_val_predict returns an array of the same size as `y` where each entry
    # is a prediction obtained by cross validation:
    predicted = cross_val_predict(lr, boston.data, y, cv=10)
    
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.scatter(y, predicted)
    ax.plot([y.min(), y.max()], [y.min(), y.max()], 'k--', lw=4)
    ax.set_xlabel('Measured')
    ax.set_ylabel('Predicted')
    plt.show()

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