Python模型测试集相对误差图实现方法
概述
在机器学习和数据分析领域，模型的性能评估是必不可少的一环。其中，相对误差图是一种常用的可视化方法，用于比较模型的预测结果和真实值之间的误差。本文将介绍如何使用Python编写代码实现“Python模型测试集相对误差图”。
流程概览
下表展示了实现“Python模型测试集相对误差图”的整个流程及每个步骤需要进行的操作。
| 步骤 | 操作 |
|---|---|
| 1. 导入必要的库 | 导入numpy和matplotlib库 |
| 2. 准备测试数据 | 构造测试数据集，包括模型预测值和真实值 |
| 3. 计算相对误差 | 使用公式计算每个样本的相对误差 |
| 4. 绘制相对误差图 | 使用matplotlib库绘制相对误差图 |
接下来，将逐步介绍每个步骤需要进行的操作。
代码实现
步骤1：导入必要的库
首先需要导入numpy和matplotlib库，用于处理数据和绘图。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
步骤2：准备测试数据
在这一步中，需要构造测试数据集，包括模型预测值和真实值。假设预测值存储在predictions数组中，真实值存储在true_values数组中。
predictions = np.array([1.2, 1.5, 2.0, 3.2, 2.8])
true_values = np.array([1.0, 1.3, 1.8, 3.0, 2.5])
步骤3：计算相对误差
相对误差是真实值和预测值之间的差异的度量。使用以下代码计算每个样本的相对误差。
relative_errors = np.abs(predictions - true_values) / true_values
步骤4：绘制相对误差图
最后一步是使用matplotlib库绘制相对误差图。下面的代码将绘制一个简单的柱状图，其中每个柱子代表一个样本的相对误差。
plt.bar(range(len(relative_errors)), relative_errors)
plt.xlabel('Sample')
plt.ylabel('Relative Error')
plt.title('Relative Error Plot')
plt.show()
完整代码和结果
下面是整个代码的完整实现，并展示了相对误差图的结果。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 准备测试数据
predictions = np.array([1.2, 1.5, 2.0, 3.2, 2.8])
true_values = np.array([1.0, 1.3, 1.8, 3.0, 2.5])
# 计算相对误差
relative_errors = np.abs(predictions - true_values) / true_values
# 绘制相对误差图
plt.bar(range(len(relative_errors)), relative_errors)
plt.xlabel('Sample')
plt.ylabel('Relative Error')
plt.title('Relative Error Plot')
plt.show()
