正文

掌握Scikit-learn，必备这5款数据可视化神器

/0 浏览量
1113

在机器学习领域，Scikit-learn 是一款功能强大且易于使用的工具库，它提供了大量用于数据预处理、模型选择、模型训练和评估的算法。为了更好地理解数据和学习模型的效果，数据可视化成为了一个不可或缺的工具。以下是五款在 Scikit-learn 生态中常用的数据可视化神器，它们可以帮助你更深入地掌握数据，优化模型。

1. Matplotlib

Matplotlib 是一个基础的绘图库，它可以生成各种统计图表，如散点图、线图、条形图、直方图等。在 Scikit-learn 中，Matplotlib 经常与 Seaborn 库结合使用，以提供更高级的数据可视化功能。

使用示例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 创建散点图
plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
plt.title('Sin Function')
plt.show()

2. Seaborn

Seaborn 是基于 Matplotlib 的高级可视化库，它提供了更加直观和美观的统计图形。Seaborn 可以帮助用户轻松地创建复杂的图表，如小提琴图、箱线图、热图等。

使用示例

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 加载数据集
tips = sns.load_dataset('tips')

# 创建散点图矩阵
sns.pairplot(tips)
plt.show()

3. Plotly

Plotly 是一个交互式可视化库，它可以生成在网页上可以交互的图表。Plotly 的图表可以轻松地嵌入到任何 web 应用中，为用户提供丰富的交互体验。

使用示例

import plotly.express as px
import pandas as pd

# 加载数据集
tips = px.data.tips()

# 创建交互式散点图
fig = px.scatter(tips, x='total_bill', y='tip', color='day')
fig.show()

4. Scikit-learn 的可视化工具

Scikit-learn 自身提供了一些用于模型可视化的工具，例如 plot_decision_boundary 和 plot_confusion_matrix。这些工具可以帮助用户更好地理解模型如何决策。

使用示例

from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据集
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=2, n_redundant=0, n_informative=2, random_state=42)

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建模型
model = SVC(kernel='linear')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 可视化决策边界
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train)
plt.title('Decision Boundary')
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.show()

5. Bokeh

Bokeh 是一个交互式可视化库，类似于 Plotly，但它更侧重于数据科学和商业智能领域。Bokeh 支持多种类型的图表，并且可以轻松地嵌入到任何 web 应用中。

使用示例

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource
import numpy as np

# 创建数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
source = ColumnDataSource(data=dict(x=x, y=y))

# 创建图表
p = figure(title="Sin Function", tools="pan,wheel_zoom,box_zoom,reset", width=800, height=400)
p.line('x', 'y', source=source, line_width=2)

# 显示图表
show(p)

通过掌握这些数据可视化工具，你可以在 Scikit-learn 的帮助下，更好地理解数据，优化模型，并最终提升你的机器学习技能。

-- 展开阅读全文 --