在维护索引的同时绘制 train_test_split

Question

我正在尝试在维护索引的同时绘制 train_test _split，这是我的代码。

#df.insert(0, 'x', range(0, 0 + len(df)))

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y,
                                             test_size = .1)

regressor = RandomForestClassifier()

regressor.fit(X_train, y_train)

y_pred = regressor.predict(X_test)

plt.plot(X_train,y_pred_train,'bo')


plt.show()

似乎 y_pred 正在针对不正确的 x_axis 值进行绘图，因为数据中间存在巨大差距并且有些重叠

如何使 y_pred 和 y_pred_train 对应的 x_value 位于数据框中的原始位置。

Answer 1

您需要在图中包含索引。通常 y 将表示为每个点的颜色。这是怎么做的

plt.scatter(X_test.index,X_test.values,c=y_predict_test)
plt.show()

这是一个随机的例子

黄色的点属于0类，紫色的点属于1类