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掌握Scikit-learn，这些数据可视化工具让你一目了然

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数据可视化是数据分析和机器学习领域中不可或缺的一部分。它能够帮助我们更好地理解数据，发现数据中的模式，以及评估模型的性能。Scikit-learn是一个强大的机器学习库，而它也提供了多种数据可视化工具。以下是一些Scikit-learn中常用的数据可视化工具及其应用：

1. Matplotlib

Matplotlib是一个广泛使用的Python库，它提供了大量的绘图功能，可以与Scikit-learn无缝集成。以下是一些使用Matplotlib进行数据可视化的例子：

1.1. 线性图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一些数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 绘制线性图
plt.plot(x, y)
plt.title('Sine Wave')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sin(x)')
plt.show()

1.2. 散点图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一些数据
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
plt.title('Scatter Plot')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.show()

2. Seaborn

Seaborn是基于Matplotlib的另一个库，它提供了更高级的统计图形。Seaborn可以与Scikit-learn一起使用，以可视化分类和回归分析的结果。

2.1. 散点图矩阵

import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个DataFrame
data = pd.DataFrame({
    'A': np.random.randn(100),
    'B': np.random.randn(100),
    'C': np.random.randn(100)
})

# 绘制散点图矩阵
sns.pairplot(data)
plt.show()

2.2. 降维可视化

from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一些数据
X = np.random.rand(100, 3)

# 标准化数据
X_scaled = StandardScaler().fit_transform(X)

# 应用PCA
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X_scaled)

# 绘制散点图
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1])
plt.xlabel('Principal Component 1')
plt.ylabel('Principal Component 2')
plt.title('PCA 2D Visualization')
plt.show()

3. Plotly

Plotly是一个交互式图表库，可以创建交互式图表，这些图表可以在Web浏览器中查看。

3.1. 交互式散点图

import plotly.express as px
import numpy as np

# 创建一些数据
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

# 创建交互式散点图
fig = px.scatter(x, y)
fig.show()

4. Scikit-learn内置的可视化

Scikit-learn还提供了一些内置的可视化工具，如plot_decision_regions，它可以用来可视化分类器的决策边界。

4.1. 决策边界

from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap

# 创建一些数据
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=2, n_redundant=0, n_informative=2, random_state=1, n_clusters_per_class=1)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1)

# 创建逻辑回归模型
clf = LogisticRegression()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 创建颜色映射
cmap_light = ListedColormap(['#FFAAAA', '#AAFFAA', '#AAAAFF'])

# 绘制决策边界
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.1), np.arange(y_min, y_max, 0.1))

# 预测
Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)

# 绘制散点图
plt.figure()
plt.pcolormesh(xx, yy, Z, cmap=cmap_light)

# 标记训练数据
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=cmap_light, edgecolor='k', marker='o')

# 标记类别
for i, (mean, color) in enumerate(zip(clf.classes_, cmap_light.colors)):
    plt.scatter(mean[0], mean[1], s=169, marker='o', color=color, label=mean)

plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('3-Class Classification')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()

通过使用这些工具，你可以更好地理解你的数据，并评估你的机器学习模型的性能。数据可视化不仅可以帮助你发现数据中的模式，还可以帮助你解释模型的行为，从而提高模型的可信度和透明度。

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