机器学习算法——概率类模型评估指标4（校准可靠性曲线及预测概率直方图）

一、预测概率直方图

我们可以通过绘制直方图来查看模型的预测概率的分布。

直方图以样本的预测概率分箱后的结果为横坐标，每个箱中的样本数量为纵坐标绘制一个图像。

具体代码实现为：

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR
import matplotlib.pyplot as pltdata = load_breast_cancer()
X = data.data
print(X.shape)
y = data.targetXtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=420)fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(8, 6))
estimators = [GaussianNB().fit(Xtrain, Ytrain), LR(solver='lbfgs', max_iter=5000, multi_class='auto').fit(Xtrain,Ytrain), SVC(kernel='rbf', probability=True).fit(Xtrain,Ytrain)]
name = ['GaussianNB', 'LogisticRegression', 'SVC']
for i, e

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