如何绘制描述 ML 模型性能的图表？答案

【问题标题】：How to plot a graph which depicts the perfomance of a ML model?如何绘制描述 ML 模型性能的图表？
【发布时间】：2023-04-07 04:17:01
【问题描述】：

我已经对数据集进行了二进制分类以确定是否存在泄漏或无泄漏。我已经分别应用了 3 种 ML 算法来比较性能，即朴素贝叶斯、随机森林和决策树。对于决策树分类器 i已经完成了以下代码，其中 s1 到 s20 是传感器值，我如何绘制错误分析图。因为我的预测输出为 0 或 1

#creating features and labels
n_features = list(zip(s1,s2,s3,s4,s5,s6,s7,s8,s9,s10,s11,s12,s13,s14,s15,s16,s17,s18,s19,s20))
n_samples = status
#Decision tree  regression
clf = tree.DecisionTreeRegressor()
#spliting of data
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(n_features,n_samples, test_size=0.5,random_state=0)
sc = StandardScaler()
X_train_std = sc.fit_transform(X_train)
X_test_std = sc.fit_transform(X_test)
#train model
clf.fit(X_train,y_train)
#prediction
y_pred = clf.predict(X_test_std)
print('percentage Accuracy:',100*metrics.accuracy_score(y_test,y_pred))

【问题讨论】：

标签： python machine-learning graph

【解决方案1】：

创建一个名为 model_performance_df 的数据框。添加您使用的机器学习算法 Naive Bayes, RandomForest and DecisionTree 作为数据框中的列名。为数据框中的每个算法添加这些性能指标。

使用可视化库matplotlib 或seaborn 随意绘制图形。例如，试试Histogram 或Distribution plot。

【讨论】：