为每个分类器绘制图

这是我的kfolds代码


kf = KFold(class_label.shape[0], n_folds=5, shuffle=True). 

for train_index, test_index in kf:.

print("Train:", train_index, "Validation:",test_index). 

X_train, X_test = np.array(x)[train_index], np.array(x)[test_index]. 

y_train, y_test = np.array(class_label)[train_index], np.array(class_label)[test_index]

情节应该看起来像这样,但有10条线

http://img2.mukewang.com/6087758200011bf409560936.jpg

我想为每一折画一条线,所以总共应该有十条线:


test_score = []. 

train_score = []. 

for depth in range(20):. 

    clf = DecisionTreeClassifier(max_depth = depth + 1). 

    clf.fit(X_train,y_train). 

    train_score.append(clf.score(X_train,y_train)). 

    test_score.append(clf.score(X_test,y_test)). 


plt.figure(figsize = (8,8)). 

plt.plot(range(20),train_score). 

plt.plot(range(20), test_score). 

plt.xlabel('Tree Depth'). 

plt.ylabel('Accuracy'). 

plt.legend(['Training set','Test set']). 


千万里不及你
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