Сравните точность разных моделей

Question

Я пытаюсь построить способ построения диаграммы точности различных моделей ML, таких как

from sklearn import model_selection
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

Я использовал этот код, но не смог получить гистограмму

#Evaluating performance
results = []
names = []
scoring = 'accuracy'

for name, model in models:
    kfold = model_selection.KFold(n_splits=10, random_state=0)
    cv_results = model_selection.cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=kfold, scoring=scoring)
    results.append(cv_results)
    names.append(name)
    msg = "%s: %f (%f)" % (name, cv_results.mean(), cv_results.std())
    results.append(cv_results.mean())
    print(msg)

plt.plot(cv_results) plots a line graph

Я пытаюсь построить гистограмму с помощью оси X (другая модель), оси Y (точность)

Answer 1

plt.plot построит линии, как вы заметили.Что вам нужно, это plt.bar, который будет строить барплот.При условии, что названия моделей хранятся в списке names, а точность в списке results, как в вашем фрагменте кода, это должно сделать:

plt.bar(names,results)