如何使用 matplotlib 绘制非线性模型？答案

【问题标题】：How do I plot a non-linear model using matplotlib?如何使用 matplotlib 绘制非线性模型？
【发布时间】：2016-10-31 09:40:38
【问题描述】：

我对如何继续实现这一目标有点迷茫。通常使用线性模型，当我执行线性回归时，我只需获取训练数据 (x) 和输出数据 (y) 并使用 matplotlib 绘制它们。现在我有 3 个功能和我的输出/观察 (y)。谁能指导我如何使用 matplotlib 绘制这种模型？我的目标是拟合多项式模型并使用 matplotlib 绘制多项式。

%matplotlib inline
import sframe as frame
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn import datasets, linear_model

# Initalize SFrame
sales = frame.SFrame('kc_house_data.gl/')

# Separate data into test and training data 
train_data,test_data = sales.random_split(.8,seed=0)

# Organize data into training and testing data 

train_x = train_data[['sqft_living', 'bedrooms', 'bathrooms']].to_dataframe().values
train_y = train_data[['price']].to_dataframe().values
test_x = test_data[['sqft_living', 'bedrooms', 'bathrooms']].to_dataframe().values
test_y = test_data[['price']].to_dataframe().values


# Create a model using sklearn with multiple features
regr = linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, n_jobs=2)

# test predictions
regr.predict(train_x)

# Prepare to plot the data

注意：

train_x 变量包含我的 3 个特征，我的 train_y 包含输出数据。我使用 SFrame 来包含数据。 SFrame 能够将自身转换为数据框（在 Pandas 中使用）。使用转换我可以获取值。

【问题讨论】：

这是否意味着您的函数有 3 个自变量而不是 1 个？如果是这样，那确实很难想象。
我明白你的意思了。我想我的目标是将我的特征转化为 3 次多项式，然后绘制它。我在 sklearn 上找到了一些关于多项式特征的文档。我还在研究如何使用它。 stats.stackexchange.com/questions/58739/…
@Andras 文档的问题在于，尽管看起来这些示例是使用 matplotlib 绘制的，但从未显示文档作者如何做到这一点的示例。 scikit-learn.org/stable/modules/…
我的问题其实很幼稚；我没有机器学习和非线性编程方面的经验。
@AndrasDeak 我想我很困惑。当您提到 3 个自变量时，我立即开始四处搜索并找到了 Matlab graph plotting thread about that，我立即开始认为我正在绘制一个类似于我发现的东西。感谢您的澄清。

标签： matplotlib machine-learning scikit-learn

【解决方案1】：

与一次绘制具有多个离散特征的非线性模型相比，我发现根据我的观察/输出简单地观察每个特征对我的研究来说更好、更容易。

【讨论】：