【机器学习 | 可视化】回归可视化方案

在这里插入图片描述

🤵‍♂️ 个人主页: @AI_magician
📡主页地址: 作者简介:CSDN内容合伙人,全栈领域优质创作者。
👨‍💻景愿:旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长!!🐱‍🏍
🙋‍♂️声明:本人目前大学就读于大二,研究兴趣方向人工智能&硬件(虽然硬件还没开始玩,但一直很感兴趣!希望大佬带带)

在这里插入图片描述

【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念,确定不来看看? (一)
作者: 计算机魔术师
版本: 1.0 ( 2023.8.27 )

摘要: 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念,文章内容都是博主用心学习收集所写,欢迎大家三联支持!本系列会一直更新,核心概念系列会一直更新!欢迎大家订阅

该文章收录专栏
[✨— 《深入解析机器学习:从原理到应用的全面指南》 —✨]

@toc

回归可视化方案

在评估回归模型效果时,可以使用多种可视化方案来直观地比较实际值和预测值之间的差异。以下是几种常见的回归模型评估可视化方案和相应的Python代码模板:

  1. 对角线图:对角线图用于比较实际值和预测值之间的差异。通过将实际值和预测值绘制在同一个图表上,并绘制一条对角线(理想情况下实际值等于预测值),可以直观地观察到预测值偏离对角线的程度。代码模板如下:
import matplotlib.pyplot as plt# 绘制对角线图
plt.scatter(y_actual, y_predicted)
plt.plot([y_actual.min(), y_actual.max()], [y_actual.min(), y_actual.max()], 'r--')
plt.xlabel('Actual Values')
plt.ylabel('Predicted Values')
plt.title('Diagonal Plot - Actual vs. Predicted')
plt.show()

在这里插入图片描述

  1. 残差图:残差图用于检查回归模型的拟合情况。它将实际值和预测值之间的差异(即残差)绘制在y轴上,将实际值绘制在x轴上。通过观察残差图的分布,可以检查模型是 存在系统性的误差或模型是否满足对误差的假设。代码模板如下:
import matplotlib.pyplot as plt# 计算残差
residuals = y_actual - y_predicted# 绘制残差图
plt.scatter(y_actual, residuals)
plt.axhline(y=0, color='r', linestyle='--')
plt.xlabel('Actual Values')
plt.ylabel('Residuals')
plt.title('Residual Plot')
plt.show()

在这里插入图片描述

  1. 拟合曲线图:可以绘制拟合曲线来可视化模型的拟合效果(只适合单变量)。代码模板如下:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 生成一系列x值
x = np.linspace(min(x_actual), max(x_actual), 100)# 预测对应的y值
y_predicted = model.predict(x)# 绘制拟合曲线图
plt.scatter(x_actual, y_actual, label='Actual')
plt.plot(x, y_predicted, color='r', label='Predicted')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Fitted Curve')
plt.legend()
plt.show()

这些可视化方案提供了不同的角度和方法来评估回归模型的效果。根据数据和模型的特点,可以选择适合的可视化方案或结合多种方案来全面评估模型的性能。
在这里插入图片描述

						  🤞到这里,如果还有什么疑问🤞🎩欢迎私信博主问题哦,博主会尽自己能力为你解答疑惑的!🎩🥳如果对你有帮助,你的赞是对博主最大的支持!!🥳

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/182688.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Golang中WebSocket和WSS的支持

引言 WebSocket是一种在单个TCP连接上进行全双工通信的协议,它为实时通信提供了一种简单而强大的方式。而WSS(WebSocket Secure)是一种通过加密的方式使用WebSocket的协议,可以在安全的传输层上进行通信。本文将探讨Golang中WebS…

初试华为网络设备-交换机

目录​​​​​​​ 一.交换机的工作原理 二.交换机的三个主要功能 三.交换机的类型 四.华为交换机的系统类型 五.常用华为交换机常用配置和命令 1.查看设备信息 2.查看和修改交换机系统时间 3.修改设备命令 4.配置console登陆认证方式及超时时间 5.telnet配置 6.配置设备超级密…

LESS的叶绿素荧光模拟实现——任意波段荧光模拟

目录 前言一、任意波段荧光模拟的实现二、需要注意的输入参数 前言 此专栏默认您对LESS (LargE-Scale remote sensing data and image Simulation framework) 模型和叶绿素荧光(Sun-Induced chlorophyll Fluorescence, SIF)有一定的了解。当然,您也可以在这里下载中…

Kubernetes

Kubernetes Docker的安装Docker安装:安装docker依赖环境配置国内docker-ce的yum源(这里采用的是阿里云)安装docker。插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants 创建一个自…

适用于Mac M1的hsdis-aarch64.dylib

源文件连接:hsdis HotSpot Disassembly Plugin Downloads 百度网盘链接: https://pan.baidu.com/s/1bd6TlAHgp9j2ZixQftHWdg 提取码: ug7s

C++基础 -17-继承中 基类与派生构造和析构调用顺序

首先声明 定义了派生类会同时调用基类和派生的构造函数 定义了派生类会同时调用基类和派生的析构函数 那么顺序如何如下图 构造由上往下顺序执行 析构则完全相反 #include "iostream"using namespace std;class base {public:base(){cout << "base-bui…

大模型加载的参数介绍及推荐表,temperature、top_k、top_p、num_beams、num_beam_groups、do_sample等

大模型加载的参数介绍及参数推荐表&#xff0c;temperature、top_k、top_p、num_beams等等 返回论文目录 返回资料目录 如果需要非常清晰读懂每个参数&#xff0c;需要了解一下与大模型配套的Beam Search算法。 参数推荐值简介定义temperature0.95这个值越大生成内容越随机&a…

ESXI 6与 ESXI 7的相同点和不同点

ESXi 6和ESXi 7是VMware公司推出的虚拟化操作系统的不同版本&#xff0c;在功能上有一些共通点和区别。 相同点&#xff1a; 不同点&#xff1a; 总的来说&#xff0c;ESXi 7相对于ESXi 6可能在性能、功能和安全性方面有所改进&#xff0c;并提供更好的硬件兼容性。因此&#x…

国家开放大学 作业练习

试卷代号&#xff1a;1354 高级英语阅读(2) 参考试题 Section Ⅰ New Words Ⅰ. Match each vocabulary word on the left with the correct definition on the right. (30 points,3 points each) 1.________determine A. unusual 2. ________afford …

orvibo旗下的VS30ZW网关分析之二:版本回退方法

概述 上接第一篇: orvibo旗下的VS30ZW网关分析之一-CSDN博客 此产品VS30ZW支持openwrt的页面,可以版本回退进行刷机。 openwrt固件下载: 固件名称:openwrt-VS30ZW-mt7628.bin 链接地址:https://download.csdn.net/download/leekwen/88579427 版本回退方法: 1、同…

多模态大模型总结2(主要2023年)

LLaVA-V1&#xff08;2023/04&#xff09; 论文&#xff1a;Visual Instruction Tuning 网络结构 如下图 所示为 LLaVA-v1 的模型结构&#xff0c;可以看出其简化了很多&#xff0c;但整体来说还是由三个组件构成&#xff1a; Vision Encoder&#xff1a;和 Flamingo 模型的 V…

微信小程序获取手机号上限,怎么处理比较省钱

微信新规 微信2023年改了规则&#xff0c;原本免费的小程序获取手机号&#xff0c;现在如果要获取要1分钱一条。 有些小程序的用户非常恐怖&#xff0c; 比如一些工具类的&#xff0c; 群发类的。如果进入小程序就必须要获取小程序&#xff0c;就像是无底洞&#xff0c;让运营…

【古月居《ros入门21讲》学习笔记】14_参数的使用与编程方法

目录 说明&#xff1a; 1. 参数模型&#xff08;全局字典&#xff09; 2. 实现过程&#xff08;C&#xff09; 创建功能包 参数命令行的使用 YAML参数文件 rosparam命令 使用示例 编程方法&#xff08;C&#xff09; 配置代码编译规则 编译并运行 编译 运行 3. 实…

【C++笔记】红黑树的简易实现

【C笔记】红黑树的简易实现 一、什么是红黑树以及红黑树好在哪里1.1、什么是红黑树1.2、红黑树比AVL树好在哪里&#xff1f; 二、红黑树的模拟实现2.1、红黑树的插入2.2、仅变色调整2.3、变色单旋调整2.4、变色双旋调整 一、什么是红黑树以及红黑树好在哪里 1.1、什么是红黑树…

Docker容器网络模式

1.none网络 1&#xff09;使用默认网络模式创建一个BusyBox容器&#xff0c;用于对比none网络模式&#xff1b; 测试网络&#xff0c;可以正常连接外网。 2&#xff09;再创建一个none网络模式的BusyBox容器&#xff1b; 测试网络连接&#xff0c;无法连接外网。 总结&#x…

Linux网卡没有eth0显示ens33原因以及解决办法

原因 首先说明一下eth0 与 ens33的关系&#xff1a; 目前的主流网卡为使用以太网络协定所开发出来的以太网卡&#xff08;Ethernet),因此我们Linux就称呼这种网络接口为ethN(N为数字)。 举个栗子&#xff1a;就是说主机上面有一张以太网卡&#xff0c;因此主机的网络接口就是…

深入了解Spring Boot中@Async注解的8大坑点

文章目录 1. 缺少EnableAsync注解2. 异步方法需独立3. 不同的异步方法间无法相互调用4. 返回值为void的异步方法无法捕获异常5. 外部无法直接调用带有Async注解的方法6. Async方法不适用于private方法7. 缺失异步线程池配置8. 异步方法与事务的兼容结语 &#x1f389;深入了解S…

Ros报错:The Plugin for class ‘jsk_rviz_plugin/Plotter2D‘ failed to load

一般出现这种情况&#xff0c;是提醒Ros缺少某种库&#xff1a; 图中显示的错误是说明少了jsk_rviz_plugins库&#xff0c;他是一个提供原始rviz插件的包。 解决办法是安装相应的库与插件&#xff1a; #根据自己ROS的版本选择相应的指令 # ubuntu20.04:noetic sudo apt-get i…

RabbitMQ消息的应答

消息的应答机制 消费者完成一个任务可能需要一段时间&#xff0c;如果其中一个消费者处理一个长的任务并仅只完成了部分突然它挂掉了&#xff0c;会发生什么情况。RabbitMQ 一旦向消费者传递了一条消息&#xff0c;便立即将该消息标记为删除。在这种情况下&#xff0c;突然有个…

AM@微分中值定理的证明问题举例

文章目录 微分学中出现的几个中值定理中值定理证明存在性不等式或等式问题 辅助函数的构造例例例例分析方法1方法2方法3 微分学中出现的几个中值定理 Rolle中值定理(Rolle定理)Lagrange中值定理Cauchy中值定理Taylor中值定理其中Rolle定理是最基础的,而Largrange可视为Cauchy中…