多个模型的校准曲线——Python实现

多个模型的校准曲线——Python实现

在机器学习中，我们通常会拟合多个模型来解决特定问题。但是，这些模型经常不够准确，需要对它们进行校准以便更好地预测。Calibration Curve是一个很好的用于评估校准方法效果的可视化工具，本文将演示如何使用Python实现多个模型的校准曲线。

在本文中，我们将使用sklearn库中的calibration_curve函数计算各个分类器的预测概率，并绘制预测概率与实际输出之间的关系。首先，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection