plot_importance 特征显示横坐标

2024-11-05

使用plot_importance绘制特征重要性曲线

代码如下所示: # -*- coding: utf-8 -*- #导入需要的包 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import roc_auc_score from xgboost import XGBClassifier from xgboost import

iOS 界面启动时，功能新特征显示

APP新启动的时候,都会有几张新的图片滑动,才能到主的界面.现在,我们新建一个控制器,专门来处理新特性,直接上代码. 第一步:新建一个NewfeatureController // // HWNewfeatureController.m // Weibo // // Created by jys on 15/3/24. // Copyright (c) 2015年 weibo. All rights reserved. // #import "HWNewfeatureController.h&q

安卓---achartengine图表----简单调用----使用view显示在自己的布局文件中----actionBar的简单设置

AChartEngine 是一个安卓系统上制作图表的框架,关于它的介绍大家可以百度,也可以参考下面这篇博客http://blog.csdn.net/lk_blog/article/details/7645509,里面的介绍相对比较详细,我这里不过多赘述. 使用: 1.首先我们要下载一个AChartEngine的jar包下载地址:http://code.google.com/p/achartengine/downloads/list 或者去我的百度网盘下载:http://pan.baidu.co

百度图表插件echart简单应用，简单配置一些要显示的样式及种类

从echart官网下载js,然后引入jq即可运行.足够简单应用了关键词:echart控制:图标标题.数据标题.折线图.柱状图切换按钮.恢复刷新图表按钮.保存为图片按钮.坐标系控制.坐标数据.坐标倾斜角度.刻度位置.要显示的标线(平均值.最大值.最高点).折线颜色.折线点颜色 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport&

【deep learning精华部分】稀疏自编码提取高阶特征、多层微调完全解释及代码逐行详解

我们前面已经讲了如何训练稀疏自编码神经网络,当我们训练好这个神经网络后,当有新的样本输入到这个训练好的稀疏自编码器中后,那么隐藏层各单元的激活值组成的向量就可以代表(因为根据稀疏自编码,我们可以用来恢复),也就是说就是在新的特征下的特征值.每一个特征是使某一个取最大值的输入.假设隐藏层单元有200个,那么就一共有200个特征,所以新的特征向量有200维.特征显示情况在前面博客中已经给出,我们把这时候的特征称为一阶特征. 我们知道脑神经在处理问题,比如看一个图片的时候,也不只使用了一层的神经,而是

我的Python分析成长之路10

matplot数据可视化基础制作提供信息的可视化(有时称作绘图)是数据分析中最重要任务之一. 1.图片(画布)与子图 plt.figure :创建一张空白的图片,可以指定图片的大小.像素. figure.add_subplot:添加子图,可以指定子图的行数.列数和选中图片的编号. 如果使用plt.subplots(),它创建了一张图片,然后返回包含了已生成子图对象的Numpy数组 plt.subplots选型: nrow:子图的行数 ncols:子图的列数 sharex:所有子图使用相同的x轴

xgboost学习

1.原理 https://www.cnblogs.com/zhouxiaohui888/p/6008368.html 2.实战 xgboost中比较重要的参数介绍: (1)学习率:learning rate :一般设置比较低,0.1以下 (2)tree: max_depth min_child_weight subsample colsample_bytree gamma (3)正则化参数 lambda alpha (1)objective [ default=reg:linear ] 定义学习

【Android】achartengine的柱状图和饼状图的使用

本文介绍了android中如何使用achartengine绘制饼图和柱状图,请分别尝试饼图和柱状图,曲线图. 先看效果图: 先看看获取数据: Workbook workbook = Workbook.getWorkbook(file);workbook.getNumberOfSheets();//获得第一张工作表Sheet sheet = workbook.getSheet(0); int Rows = sheet.getRows(); //行数int Cols = sheet.getColum

Deep Learning 8_深度学习UFLDL教程：Stacked Autocoders and Implement deep networks for digit classification_Exercise（斯坦福大学深度学习教程）

前言 1.理论知识:UFLDL教程.Deep learning:十六(deep networks) 2.实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T硬盘 3.实验内容:Exercise: Implement deep networks for digit classification.利用深度网络完成MNIST手写数字数据库中手写数字的识别.即:用6万个已标注数据(即:6万张28*28的图像块(patches)),作为训练数据集,然后把它输入到栈式自编码器中,它的第一层自编码器

MATLAB信号与系统分析（五）——连续时间信号的频谱分析

一.实验目的: 1.掌握傅立叶级数(FS),学会分析连续时间周期信号的频谱分析及MATLAB实现: 2.掌握傅立叶变换(FT),了解傅立叶变换的性质以及MATLAB实现. 二.利用符号运算求傅里叶级数的系数 1.复习几个函数: F1=int(f,v,a,b) - 对f表达式的v变量在(a,b)区间求定积分 F2=subs(s,OLD,NEW)-用新变量NEW代替S中的指定变量OLD. F3=vpa(x,n) : 显示可变精度计算:x为符号变量,n表示要精确计算的位数. 2.周期函数的傅里叶级数的

实现gabor filter的滤波

实现gabor filter的滤波图像纹理对于航空遥感图片.织物图案.复杂自然风景和动植物都适合.这里我采用遥感图片.织物图案和钢铁表面来做,并和canny图片进行一定的对比. 遥感图像编织物相比较canny算法(或者自适应canny)来说,gabor的确在全局的特征显示上面有所优势,特别是在明暗变化的地方显示较好. gabor最重要的是实现了图像的方向滤波,比如这个图,它的那个干扰线就被去掉了,非常nice 但是如何选择这样的方向,依然是问题. 来自为知笔记(Wi

Android中图表AChartEngine学习使用与例子

很多时候项目中我们需要对一些统计数据进行绘制表格,更多直观查看报表分析结果.基本有以下几种方法: 1:可以进行android api进行draw这样的话,效率比较低 2:使用开源绘表引擎,这样效率比较高.下面就介绍一种. AChartEngine(简称ACE)是Google的一个开源图表库(for Android).它功能强大,支持散点图.折线图.饼图.气泡图.柱状图.短棒图.仪表图等多种图表. 该项目地址位于: http://code.google.com/p/achartengine/ 你

qwt总结1

废话不想太多,说下自己的使用总结. 一般来说,对于一个图表. 可能的话,应该有一个坐标轴,QWT中,是用QwtPlot这个类来描述一个图的坐标系图(只表示坐标系的背景,没有描点).坐标(刻度)的设置,是使用其他类(如类名带有Axis.Scale)来设置的,但是他们大多设置的是相应的样式细节,具体的数值依然是由Plot设置.比如,我想设置一个坐标系的横坐标范围,是使用Plot中的 setAxisScale这个函数来完成.(名字翻译起来,感觉逻辑对不上,哎,原谅我愚笨的英语水平) setAxis

[转]Windows Shell 编程第二章【来源：http://blog.csdn.net/wangqiulin123456/article/details/7987893】

第二章Shell的结构 “Shell 编程”的大伞之下有大量的API函数和COM接口.这个种类繁多的‘命令’集允许你用不同的方法对Windows Shell进行编程.函数和接口并不是两种提供相同功能的等价途径,相反,它们在不同的逻辑层上提供不同的功能. API函数包含了用户想要在Shell对象上执行的基本操作,如文件和文件夹.COM接口则给出了扩展增强,甚至客户化各种要素对象的机会,包括Shell本身标准行为.用面向任务的方法对函数和对象进行分组将给我们一个总体上观察Shel

Windows打印管理解决方案

需求从需求出发,我们的目的是在电脑上提供一个虚拟打印机,然后让用户选择这个虚拟机打印时产生的中间文件被拦截下来,之后进行进一步处理后在执行真实的打印. Windows打印体系首先附上查找Windows打印相关内容的链接,这个分类下包含了Windows打印的方方面面 https://msdn.microsoft.com/en-us/library/windows/hardware/ff561035(v=vs.85).aspx Windows2000以后的打印体系结构都是由一个打印机假脱机程序(

箱型图boxplot函数的使用

主要参数: medlwd:设置中位线宽度 whiskcol:设置虚线颜色 staplecol:设置顶端颜色 outcol:离群值颜色相应的具体位置: outline=FALSE:去除离群值 outpch=19:设置离群值形状 range=0:不考虑离群值,顶端等于数据最大值 xaxt="n":不显示横坐标名称低水平作图函数: grid(nx=NA,ny=NULL,col="red",lty="线条类型") dashed:虚线在水平x轴方向添

python+matplotlib+绘制不同图标类型

#==================================================================#首先需要导入两个文件import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np#================================================================== #======================================================

肺结节CT影像特征提取（三）——肺结节CT影像特征提取系统软件设计

肺结节的特征提取在临床中有着重要应用,在上篇文章已经对肺结节的基本特征和CT影像特征提取算法有了介绍,提出了三类肺结节CT影像特征提取算法.本文重点介绍肺结节CT影像特征提取系统的功能介绍及使用,利用肺结节CT影像特征提取系统对一些数据进行特征提取,检验特征提取算法的有效性. 一.肺结节特征提取算法流程图1 算法流程图首先,对原始的肺部CT影像数据和放射学家标记的肺结节数据进行预处理,得到标准化的肺部CT影像数据和标记数据:然后,计算得到肺结节区域,用于后续特征提取:接着针对肺结节区域做不同

PCLVisualizer可视化类

PCLVisualizer可视化类转载自 http://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/6445127.html 如有疑问,请转至该网址留言询问 PCLVisualizer可视化类是PCL中功能最全的可视化类,与CloudViewer可视化类相比,PCLVisualizer使用起来更为复杂,但该类具有更全面的功能,如显示法线.绘制多种形状和多个视口.本小节将通过示例代码演示PCLVisualizer可视化类的功能,从显示单个点云开始.大多数示例代码都是用于创建点

[BOOK] Applied Math and Machine Learning Basics

<Deep Learning> Ian Goodfellow Yoshua Bengio Aaron Courvill 关于此书Part One重难点的个人阅读笔记. 2.7 Eigendecomposition we decompose a matrix into a set of eigenvectors and eigenvalues. 特征值与特征向量: 应用非常广泛: 图像处理中的PCA方法,选取特征值最高的k个特征向量来表示一个矩阵,从而达到降维分析+特征显示的方法, 还有图像压缩

条件随机场（CRF）原理和实现

版权声明:作者:金良山庄,欲联系请评论博客或私信,个人主页:http://www.jinliangxu.com/,CSDN博客: http://blog.csdn.net/u012176591 目录(?)[+] 作者:金良(golden1314521@gmail.com) csdn博客: http://blog.csdn.net/u012176591 对数域操作函数 class Logspace: def __init__(self): self.LOGZERO =np.nan def

plot_importance 特征显示横坐标

热门专题