Chapter 61

可視化

poclabweb
poclabweb
2022.10.23に更新
このチャプターの目次

5. 可視化: plot_model()

学習した結果を色々な指標から観察することができる。

plot_model(tuned_lr, plot='以下の引数を設定')

設定できるもの

  • ‘residuals_interactive’ - Interactive Residual plots

  • ‘residuals’ - Residuals Plot

  • ‘error’ - Prediction Error Plot

  • ‘cooks’ - Cooks Distance Plot

  • ‘rfe’ - Recursive Feat. Selection

  • ‘learning’ - Learning Curve

  • ‘vc’ - Validation Curve

  • ‘manifold’ - Manifold Learning

  • ‘feature’ - Feature Importance

  • ‘feature_all’ - Feature Importance (All)

  • ‘parameter’ - Model Hyperparameter

  • ‘tree’ - Decision Tree

具体例

plot_model(tuned_lr, plot='residuals')

# 誤差プロット
plot_model(tuned_lr, plot="error")

# 特徴量重要度 (表示できるものとできないものがある)
plot_model(tuned_lr, plot="feature")