如何让逻辑回归曲线显示在我的情节中[关闭]

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何让逻辑回归曲线显示在我的情节中[关闭]

【英文标题】：How do I get a logistic regression curve to show up in my plot [closed]

【发布时间】：2021-12-17 10:00:59

【问题描述】：

我有一个经过训练和可视化的模型，问题是我似乎找不到将曲线绘制到我的绘图上的方法

%matplotlib inline
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

log_df = pd.read_csv("datalist/education/pollingData.csv")

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(log_df[['PercentYes']],log_df.side_val,test_size=0.2)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
Y = model.predict(X_test)

plt.figure(1, figsize=(4, 3))
plt.clf()
plt.scatter(X_train, y_train, color="black", marker='+')
plt.plot(X_train, y, color='red')

如果我添加最后一行代码，我会收到一条错误消息：

ValueError: x and y must have same first dimension, but have shapes (40, 1) and (10,)

如果没有最后一行，我只会得到一个没有 s 曲线的图形，我将如何重塑我的 x 和 y 值的维度

【问题讨论】：

Don't Post Screenshots。这个问题需要SSCCE。始终提供minimal reproducible example，其中包含代码、数据、错误、当前输出和预期输出，如formatted text。这个问题很可能会被否决并关闭。您不鼓励提供帮助，因为没有人想重新输入数据/代码，而且屏幕截图通常难以辨认。 edit 问题并添加文本。情节还行。见How to provide a reproducible dataframe。

如答案所示plt.plot(X_train, Y, color='red')应该是X_test，因为Y是用X_test生成的。这更像是一个错字，应该在评论中标记，然后投票关闭，因为错字/不可重现。

【参考方案1】：

如果要在测试集上绘制预测，则需要在第一个参数处设置 X_test：

y = model.predict(X_test)
plt.plot(X_test, y, color='red')