Pythonで散布図をプロットし、2つの特徴の予測線をプロットするにはどうすればよいですか?

Jaquarh

X内に保持されている2つの機能に基づいてyを予測しようとしています。Excelファイルを読み取り、データを列に分割すると、X値は次のようになります。

     SibSp  Parch
0        1      0
1        1      0
2        0      0
3        1      0
4        0      0
5        0      0
6        0      0
7        3      1
8        0      2
9        1      0

yは生存率を示し、1は生存し、0は死亡しました。Xにはさらに多くの行があります。私はtrain_test_split(X, y, test_size=0.4, random_state=101)トレーニングとテストのデータ分割を取得するために使用おり、トレーニングとテストの方法があります。私のトレーニングコードは次のようになります。

def train():
    # Get Data Split
    X_train, X_test, y_train, y_test = initData()

    # Create LinearRegression Instance
    lm = LinearRegression()

    # Fit Training Values
    lm.fit(X_train,y_train)

    visualise(X_test, y_test, lm.predict(X_test))

    # Return Trained Data With Testing Data
    return X_test, y_test, lm

私のテストコードは次のようになります。

def test():
    # Get The Trained Classifier
    X, y, lm = train()

    # Fit New Values
    lm.fit(X, y)

    visualise(X, y, lm.predict(X))

これは、うまく機能しているように見えます-またはそう思います。現在、予測折れ線グラフを使用して、データを散布図として視覚化しようとしています。

def visualise(X, y, predictions):
    features = X.shape[1]
    colors   = ['red', 'blue']
    i        = 0
    while i <= features -1:
        plt.scatter(X.iloc[:, i], y, color=colors[i])
        # Update: Forgot to add this line when posting question
        plt.plot(X.iloc[:, i], predictions, color=colors[i])
        i=+1

しかし、これは私にどこにでも行く線でクレイジーな出力を与えています。オンラインで調べてみたところ、sklearnの例が見つかりましたこれは私がこれを複製しようとしていることです:

たぶん、私には2つの機能があるので、それらを別々に識別する必要があるのではないかと思いました。

def visualise(X, y, predictions):
    newY = np.zeros(X.shape[0], X.shape[1]);
    newY[:, 0:1] = newY.iloc[:, 0]
    plt.scatter(X, y, color='blue')
    plt.plot(X, predictions, color='red')

    plt.xticks(())
    plt.yticks(())

    plt.show()

Xには2つの特徴があり、yには1つの特徴があるため、形状が異なるため、newY配列を作成する必要がありました。しかし今、私はラインでエラーが発生していますnewY = np.zeros(X.shape[0], X.shape[1]);

TypeError:データ型が理解されていません

更新

def visualise(X, y, predictions):
    newY = np.zeros((X.shape[0], X.shape[1]));
    newY[:, 0] = y
    newY[:, 1] = y
    plt.scatter(X, newY, color='blue')
    plt.plot(X, predictions, color='red')

エラーが修正されましたが、これが私の出力です。

ここに画像の説明を入力してください

散布図をプロットして、予測の線をプロットするにはどうすればよいですか?

IronFarm

2つの機能があるため、予測線を引くことはできません。どちらかといえば、おそらく予測等高線図が必要です。

あなたの例は、ここにあるこの2つの機能を備えた例に非常に似ていますhttps://scikit-learn.org/stable/auto_examples/svm/plot_iris.html

この記事はインターネットから収集されたものであり、転載の際にはソースを示してください。

侵害の場合は、連絡してください[email protected]

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