回归任务结果可视化（含示例）

不念不忘少年蓝@ 2022-10-12 04:21 163阅读 0赞

对于回归任务的误差展示方式，提供一个自己的作图示例。

回归任务最终我们有真值、预测值、误差值，如果想把这些结果以图的形式展示出来，直接在一张图上，我还没找到一个好的展现形式，我想到的是，用两个图去展示这些结果，类似下面这种：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MDQ4NzU2_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
图的左半部分为散点图，展示真实值与预测值；图的右侧为直方图，展示误差。

我还见到一些用森林图来展示的（目前还没用过），以及用折线图展示（我觉得折线图对于横轴有连贯关系的可以，向上面那种用折线图感觉不合适），这些后面如果用到再进行补充吧 。

上面那种形式的代码如下：

import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=2)
    
    ax[0].scatter(list(range(8)), [0, 0, -5, 0.083834968, 0.083834968, 0.046679761, 0, 0], marker='x', s=50)
    ax[0].scatter(list(range(8)),
                  [-0.044304427, -0.055897386, -4.709306038, 0.300752527, 0.307069213, 0.211004726, 1.0708309,
                   -1.748374749], marker='+')
    ax[1].bar(list(range(8)),
              [0.044304427, 0.055897386, 0.290693962, 0.216917559, 0.223234244, 0.164324965, 1.0708309, 1.748374749])
    ticks = np.arange(0, 8, 1)
    labels = ['x', 'y', 'z',  r'$\beta_x$', r'$\beta_y$', r'$\beta_z$', 'pitch', 'roll']
    ax[0].set_xticks(ticks)
    ax[0].set_xticklabels(labels, rotation=30)
    ax[1].set_xticks(ticks)
    ax[1].set_xticklabels(labels, rotation=30)
    ax[0].legend(['True', 'predicted'])
    ax[0].set_title('result')
    ax[1].set_title('error')
    plt.show()

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MDQ4NzU2_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221005/4fe1746106fc45679a20768c5e1a8192.png