python画正确率图-CFANZ编程社区

使用Python绘制正确率图

在机器学习和深度学习的领域，通过可视化绘制正确率图是一种非常有效的评估模型性能的方法。正确率是指模型预测正确的样本占总样本的比例。本文将介绍如何使用Python绘制正确率图，并展示相关的代码示例以及简单的流程图。

绘制正确率图的流程

绘制正确率图的整个流程可以简单概括为以下几个步骤：

flowchart TD
    A[开始] --> B[加载数据]
    B --> C[训练模型]
    C --> D[评估模型]
    D --> E[绘制正确率图]
    E --> F[结束]

让我们逐步深入了解每个步骤，并提供相应的代码示例。

步骤一：加载数据

首先，我们需要加载和准备我们的数据集。这里我们使用的是sklearn库中的鸢尾花数据集（Iris dataset）作为示例。

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

步骤二：训练模型

我们这里使用随机森林模型进行训练。你可以根据实际需求替换成其他模型。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 创建随机森林分类器
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

步骤三：评估模型

一旦模型训练完成，我们可以使用测试集来评估其性能。正确率是在所有预测中正确预测的比例。

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 模型预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算正确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"准确率: {accuracy:.2f}")

步骤四：绘制正确率图

为了清晰地展示模型准确率的变化，我们可以使用matplotlib库绘制图表。以下是一个示例代码，演示如何绘制正确率图。

import matplotlib.pyplot as plt

# 模拟一个训练过程中的准确率
epochs = range(1, 11)
train_accuracy = [0.6, 0.7, 0.75, 0.8, 0.85, 0.9, 0.92, 0.94, 0.95, 0.96]
test_accuracy = [0.58, 0.67, 0.73, 0.79, 0.82, 0.88, 0.91, 0.93, 0.94, 0.95]

# 绘制正确率图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(epochs, train_accuracy, 'b', label='训练正确率')
plt.plot(epochs, test_accuracy, 'r', label='测试正确率')
plt.title('模型准确率')
plt.xlabel('训练轮次')
plt.ylabel('准确率')
plt.ylim(0, 1)
plt.xticks(epochs)
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()

在上面的代码中，我们首先创建一个包含训练和测试准确率的列表。然后，我们利用matplotlib库绘制了一个线性图，以对比训练和测试准确率的变化趋势。可以看到，训练集的准确率逐渐上升并趋近于1，而测试集的准确率在之后也保持在相对稳定的水平。