Python數據分析及可視化實例之基礎-交叉驗證及預測（波士頓房價）（22）

系列文章總目錄：Python數據分析及可視化實例目錄

源碼分為兩部分：一部分是基於matplotlib，一部分基於Bokeh。

# coding: utf-8# In[1]:get_ipython().magic("matplotlib inline")# ### 交叉驗證預測# In[2]:from sklearn import datasetsfrom sklearn.model_selection import cross_val_predictfrom sklearn import linear_modelimport matplotlib.pyplot as pltlr = linear_model.LinearRegression()boston = datasets.load_boston() # 載入SKlearn自帶數據集：波士頓房價y = boston.targetpredicted = cross_val_predict(lr, boston.data, y, cv=10)fig, ax = plt.subplots()ax.scatter(y, predicted, edgecolors=(0, 0, 0))ax.plot([y.min(), y.max()], [y.min(), y.max()], "k--", lw=4)ax.set_xlabel("Measured")ax.set_ylabel("Predicted")plt.show()

# ### 用Bokeh進行可視化# In[3]:from bokeh.io import output_notebook, showfrom bokeh.plotting import figureoutput_notebook()# In[4]:p = figure(plot_width=600, plot_height=400)# In[5]:p.circle(y, predicted, fill_color="white", line_color="green", legend="預測值",size=8)p.line([y.min(), y.max()], [y.min(), y.max()],line_color="firebrick", legend="回歸線",line_dash=[10,10],line_width=4)p.legend.location = "top_left"p.yaxis.axis_label = "預測值"p.xaxis.axis_label = "測定值"show(p)

有人問我為什麼用Bokeh？

一來這貨做出來的圖顏值高，

二來可以和Flask搞（交）基（互），

嗯，你也可以用seaborn或者ggplot2

膠水語言博大精深，

本主只得一二為新人帶路，

老鳥可去另一專欄：Python中文社區

新手可查閱歷史目錄：

Python數據分析及可視化實例目錄

最後，別只收藏不關注哈

推薦閱讀：