python中画带置信区间的拟合线几种绘制方式

本文通过两个实例展示了如何使用Seaborn库进行数据可视化。首先,利用regplot函数绘制了账单总额与小费之间的关系图。其次,通过lmplot函数进一步加入了性别变量,观察不同性别的顾客在账单总额与小费之间的差异。
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import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips") #导入sns中自带的数据集
sns.regplot(x="total_bill",y="tip",data=tips)

 

import seaborn as sns
from matplotlib import pyplot as plt
tips = sns.load_dataset("tips") 
plt.figure(figsize=(5, 5))
sns.lmplot(x="total_bill",y="tip",hue="sex",data=tips)
plt.savefig(u'D://test2.pdf')

转自:https://www.jianshu.com/p/4d7d7e4ff4f8 

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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

### 使用 Python 绘制置信区间拟合线的部分依赖图 部分依赖图 (Partial Dependence Plot, PDP) 是一种用于解释机器学习模型预测行为的技术。为了创建这样的图表并加入置信区间以及拟合线,可以利用 `matplotlib` 和 `seaborn` 库来处理图形展示,并借助 `scikit-learn` 中的相关函数计算偏依赖关系。 下面是一个完整的例子,展示了如何使用这些库实现目标: #### 导入必要的包 ```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import make_friedman1 from sklearn.inspection import PartialDependenceDisplay from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns ``` #### 创建数据集与训练模型 ```python X, y = make_friedman1(n_samples=500, noise=1., random_state=42) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) model = RandomForestRegressor() model.fit(X_train, y_train) ``` #### 计算并绘制部分依赖图 ```python features_to_plot = [0] # 假设我们只关注第一个特征 display = PartialDependenceDisplay.from_estimator( model, X_train, features_to_plot, kind="average", # 这里选择平均效应 percentiles=(0.05, 0.95), n_cols=1, ice_lines_kw={"color": "tab:gray", "alpha": 0.3}, pd_line_kw={"color": "red"} ) # 添加置信 for ax in display.axes_[0]: lower_bound = display.pd_results[0].values[:, 1] upper_bound = display.pd_results[0].values[:, 2] ax.fill_between(display.lines_[0][0], lower_bound, upper_bound, alpha=.2, color='blue') plt.show() ``` 上述代码片段首先构建了一个简单的随机森林回归器作为基础模型[^1]。接着通过调用 `sklearn.inspection.PartialDependenceDisplay` 来生成部分依赖图,在此过程中指定了要可视化的特定特征及其范围百分位数以定义置信水平。最后一步则是手动添加了代表不确定性的蓝色填充区域到图表上。
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