随机森林原始论文_推荐一个神器画出论文中酷炫的机器学习图

本人在写论文的时候，很多图片是用matplotlib和seaborn画的，但是，我还有一个神器，Scikit-plot，通过这个神器，画出了更加高大上的机器学习图，本文对Scikit-plot做下简单介绍。

安装说明

安装Scikit-plot非常简单，直接用命令：

pip install scikit-plot

即可完成安装。

仓库地址： https://github.com/reiinakano/scikit-plot

里面有使用说明和样例（py和ipynb格式）。

使用说明

简单举几个例子

• 比如画出分类评级指标的ROC曲线的完整代码：

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
X, y = load_digits(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33)
nb = GaussianNB()
nb.fit(X_train, y_train)
predicted_probas = nb.predict_proba(X_test)
# The magic happens here
import matplotlib.pyplot as plt
import scikitplot as skplt
skplt.metrics.plot_roc(y_test, predicted_probas)
plt.show()

效果如图（相当高大上！）

• P-R曲线就是精确率precision vs 召回率recall 曲线，以recall作为横坐标轴，precision作为纵坐标轴。首先解释一下精确率和召回率。

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.datasets import load_digits as load_data
import scikitplot as skplt
# Load dataset
X, y = load_data(return_X_y=True)
# Create classifier instance then fit
nb = GaussianNB()
nb.fit(X,y)
# Get predicted probabilities
y_probas = nb.predict_proba(X)
skplt.metrics.plot_precision_recall_curve(y, y_probas, cmap='nipy_spectral')
plt.show()

• 混淆矩阵是分类的重要评价标准，下面代码是用随机森林对鸢尾花数据集进行分类，分类结果画一个归一化的混淆矩阵。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_digits as load_data
from sklearn.model_selection import cross_val_predict
import matplotlib.pyplot as plt
import scikitplot as skplt
X, y = load_data(return_X_y=True)
# Create an instance of the RandomForestClassifier
classifier = RandomForestClassifier()
# Perform predictions
predictions = cross_val_predict(classifier, X, y)
plot = skplt.metrics.plot_confusion_matrix(y, predictions, normalize=True)
plt.show()

• 其他图如学习曲线、特征重要性、聚类的肘点等等，都可以用几行代码搞定。

总结

本文对Scikit-plot做下简单介绍，这是一个机器学习的画图神器，几行代码就能画出高大上的机器学习图，作者当年的博士论文也是靠这个画图的。

仓库地址：https://github.com/reiinakano/scikit-plot

里面有使用说明和样例。