Pyplot가 나는 아주 간단한 예를 모방하려고 회귀

Question

을 그릴 수 없습니다

N = 50 
x = np.random.rand(N) 
y = np.random.rand(N) 
colors = np.random.rand(N) 
area = np.pi * (15 * np.random.rand(N))**2 # 0 to 15 point radiuses 

print(type(x),type(y)) 
print('training samples ',len(x),len(y)) 
plt.scatter(x, y, c=colors, alpha=0.5) 
plt.show() 

이 예상대로

<class 'numpy.ndarray'> <class 'numpy.ndarray'> 
training samples 50 50 

를 표시하고 플롯은 잘 보여줍니다. 지금은 X_train, y_train 및 X_test 모든 NumPy와 배열이라는 것을

base_regressor = GradientBoostingRegressor() 
base_regressor.fit(X_train, y_train) 
y_pred_base = base_regressor.predict(X_test) 

print(type(X_train),type(y_train)) 
print('training samples ',len(X_train),len(y_train)) 
print(type(X_test),type(y_pred_base)) 
print('base samples ',len(X_test),len(y_pred_base)) 

plt.figure() 

plt.scatter(X_train, y_train, c="k", label="training samples") 
plt.plot(X_test, y_pred_base, c="g", label="n_estimators=1", linewidth=2) 
plt.xlabel("data") 
plt.ylabel("target") 
plt.title("Base Regression") 
plt.legend() 
plt.show() 

참고로 GradientBoostingRegressor의 결과를 플롯하는 것을 시도하고있다. 위의 코드를 위해 나는

<class 'numpy.ndarray'> <class 'numpy.ndarray'> 
training samples 74067 74067 
<class 'numpy.ndarray'> <class 'numpy.ndarray'> 
base samples 166693 166693 

를 얻을 수 있지만 줄거리는 표시되지 않습니다 나는

plt.scatter(X_train, y_train, c="k", label="training samples") 

에서 오류

ValueError: x and y must be the same size 

를 얻을 수 있지만으로는, 출력에 x 및 y을 볼 수 같은 크기와 유형입니다. 내가 도대체 ​​뭘 잘못하고있는 겁니까?

Answer 1

X_train 배열은 각 샘플마다 163 개의 열이있는 2 차원입니다. 전체 X_train 배열에 대해 1 차원 인 y_train 배열을 플롯 할 수 없습니다. X_test에 대한 y_pred_base 플롯과 비슷합니다.

이 같은 코드 뭔가를 편집에 대해 플롯 할 수있는 X 배열의 열 중 하나를 선택해야합니다 :

plt.scatter(X_train[:, 17], y_train, c="k", label="training samples") 
plt.plot(X_test[:, 17], y_pred_base, c="g", label="n_estimators=1", linewidth=2) 

귀하의 종속 변수 (X)는 163 차원 공간에 살고 있습니다. 각 y 값은 이러한 각 차원의 해당 x 값에 따라 다릅니다. 간단한 2 차원 분산 또는 선 그래프는 모든 정보를 한 번에 표시 할 수 없습니다.

당신이 할 수있는 한 가지는 y 값이 가장 많이 의존하는 x 변수를 찾는 것입니다. base_regressor.feature_importances_ 속성을 사용하여 액세스 할 수 있습니다. 문서 here에 예제가 있습니다. 그럼 당신은 가장 중요한 것들에 대한 음모를 꾸밀 수 있습니다. 당신은 여러 차원에서 3D scatter plot을 사용하거나 더 높은 차원에서 corner.py