网站建设需要什么技术,金融投资网站源码,网站找不到的原因,上海上咨建设工程咨询有限公司大家好#xff0c;机器学习(ML)作为人工智能的核心#xff0c;近来得到巨大应用#xff0c;ML是使计算机能够在无需显式编程的情况下进行学习和预测或决策。ML算法通过学习历史数据模式#xff0c;来对新的未见数据做出明智的预测或决策。然而#xff0c;构建和训练ML模型…大家好机器学习(ML)作为人工智能的核心近来得到巨大应用ML是使计算机能够在无需显式编程的情况下进行学习和预测或决策。ML算法通过学习历史数据模式来对新的未见数据做出明智的预测或决策。然而构建和训练ML模型只是第一步同样重要的是对这些模型进行分析和解释以深入了解其行为、性能和局限性。模型分析帮助我们了解模型对数据底层模式的捕捉程度识别潜在的偏差或错误并对模型改进或部署做出明智决策。
随着机器学习模型变得日益复杂理解其内部工作原理和有效评估其性能变得更加具有挑战性。各个机器学习框架也实现各种各样评估、分析及可视化模型的工具和软件包Yellowbrick就是其中的一个提供了强大的模型可视化分析库可以帮助我们直观地分析和诊断机器学习模型的表现。接下来的内容我们将深入了解Yellowbrick探索其功能及表现看看它如何成为机器学习模型可视化分析与诊断的神器。 1.Yellowbrick
Yellowbrick是一个专注于视觉诊断和模型分析的Python库它与流行的机器学习库如scikit-learn和XGBoost无缝集成提供了多种可视化工具以帮助模型评估和解释。Yellowbrick由District Data Labs团队开发提供了一个直观的界面使用户仅需几行代码就能创建信息丰富的可视化图表。
github 地址https://github.com/DistrictDataLabs/yellowbrick
使用pip命令安裝Yellowbrick
pip install yellowbrick -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
下面介绍特征可视化和模型评估可视化的实例包括特征可视化(Feature Visualization)、K-Means肘部图(Elbow Plot)、混淆矩阵(Confusion Matrix)、残差图(Residual Plot)、流形学习(Manifold Learning)进而理解Yellowbrick特征和用处。
2.特征可视化
在此实例中可以看到Rank2D如何使用协方差对数据集中的每个特征进行成对比较。通过计算特征之间的协方差Rank2D能够度量它们之间的相关性然后将它们按照排名显示为左下角三角形图。
from yellowbrick.features import Rank2D
from sklearn.datasets import load_iris# 加载示例数据
data load_iris()
X data.data
y data.target
features data.feature_names# 创建 Rank2D 可视化器
visualizer Rank2D(featuresfeatures, algorithmcovariance)# 将数据拟合到可视化器中
visualizer.fit(X, y)# 转换数据
visualizer.transform(X)# 渲染可视化图
visualizer.show()3.K-Means肘部图(Elbow Plot)
肘部图(Elbow Plot)是通过可视化平方距离和来帮助确定K-means聚类中的最佳簇数使用Yellowbrick预定义函数来创建此可视化图表。
import logging
logging.getLogger(matplotlib).setLevel(logging.ERROR)from sklearn.cluster import KMeans
from yellowbrick.cluster import KElbowVisualizer
from sklearn.datasets import make_blobsX, y make_blobs(n_samples100, centers4, random_state42)model KMeans()visualizer KElbowVisualizer(model, k(2, 10))visualizer.fit(X)
visualizer.show() 在可视化图表中清楚地看到最佳簇数为4只需几行代码就可创建图表操作简便、省时高效。
4.混淆矩阵(Confusion Matrix)
混淆矩阵有助于可视化分类模型的真正阳性、真正阴性、假阳性和假阴性预测。下面是分类模型的混淆矩阵
from yellowbrick.classifier import ConfusionMatrix
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVCX, y load_iris(return_X_yTrue)X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.2, random_state42)classifier SVC(kernellinear)
classifier.fit(X_train, y_train)visualizer ConfusionMatrix(classifier)visualizer.fit(X_train, y_train)
visualizer.score(X_test, y_test)
visualizer.show() 5.残差图(Residual Plot)
残差图有助于分析回归模型中预测值与实际值之间的差异。下面是回归模型的可视化残差图的示例
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from yellowbrick.regressor import ResidualsPlotX, y make_regression(n_samples100, n_features1, noise0.3, random_state42)model LinearRegression()visualizer ResidualsPlot(model)visualizer.fit(X, y)
visualizer.show() 以上只展示了Yellowbrick的四个简单实例Yellowbrick支持创建更多的图表和图形以进行更全面的机器学习模型分析。
