# 使用Python绘制误差图
在数据分析和机器学习中，理解误差是至关重要的。无论是回归模型的误差，还是分类模型的准确性，掌握如何可视化这些信息会有助于更好地理解模型的性能和局限性。本文将讨论在Python中如何绘制误差图，并通过具体的代码示例进行展示。
## 什么是误差？
在统计学和机器学习中，“误差”通常是指预测值与真实值之间的差异。误差可以分为以下几种类型：
| 误差类型 | 定义
原创
2024-09-20 08:08:54
74阅读
# Python画图误差线图的科学普及
在数据分析与可视化中，误差线图是一种常用的图表类型，它能够展示数据的均值和标准差等重要信息，帮助我们理解数据的变异性。本文将探讨如何在Python中绘制误差线图，同时提供相关代码示例以帮助你更好地理解这个过程。
## 1. 误差线图的定义
误差线图（Error Bar Chart）能够在图表中添加误差条，显示数据的不确定性。通常，它会用一个点来表示平均
原创
2024-10-10 06:01:45
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误差线指示每个数据点的不确定性范围。
由于样品不纯、天平和其他设备的精度有限，当然还有实验人员自身的限制，实验中常常会出现误差。要在图表中准确地表述数据，应该在每个数据点上添加误差线。误差值是根据这些已知因素计算出来的，应该作为数据记录的一部分包括在图表内。误差线指示每个数据点的误差（或不确定性）范围。误差线以更加准确的方式呈现数据，因为这样您就可以知道每个数据点的可能范围。添加
各位同学好，今天和大家分享一下 TensorFlow 深度学习中如何搭载 Resnet18 和 Resnet34 残差神经网络，残差网络利用 shotcut 的方法成功解决了网络退化的问题，在训练集和校验集上，都证明了的更深的网络错误率越小。论文中给出的具体的网络结构如下：Resnet50 网络结构我已经在之前的博客中复现过，感兴趣的可以看一下：感谢简书大佬画的残差网络结构图：https://ww
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2024-01-25 13:01:01
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1、误差条图代码import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成数据
x= pd.Series(range(5))
y = v.index ** 2
xe = x.index/2
plt.errorbar(x, y, yerr = xe, fmt='o', capsize=4, capthic
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2023-06-17 16:40:19
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蓝色点表示实际值,红色线段表示上下偏离的误差(相同误差0.6)import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx=np.linspace(1,10,20)dy=0.6y=np.sin(x)*3plt.errorbar(x,y,yerr=dy,fmt='o',ecolor='r',color='b',elinewidth=2,...
原创
2021-12-30 11:05:31
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01. 引言上期的推文Python-matplotlib 学术型散点图绘制 推出后，很多小伙伴比较喜欢 ，希望能够推出更多的类似绘制教程推文，当然，也提出了一些问题，比如 学术图表的字体设置、相关性散点图绘制线的完善，以及多图绘制等问题，本期推文就针对此问题进行一一解决。 02. 绘制上下误差线学术性相关性散点图还需添加拟合最佳上线(upper line)和下线(bot
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2024-05-16 13:20:22
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蓝色点表示实际值,红色线段表示上下偏离的误差(相同误差0.6)import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx=np.linspace(1,10,20)dy=0.6y=np.sin(x)*3plt.errorbar(x,y,yerr=dy,fmt='o',ecolor='r',color='b',elinewidth=2,...
原创
2022-02-21 09:28:44
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神经网络的学习中所用的指标称为损失函数（loss function），一般使用均方误差和交叉熵误差等。均方误差-神经网络的输出，-正确解标签，k-数据的维数。Python代码：def mean_squared_error(y,t):
return 0.5*np.sum((y-t)**2)交叉熵误差 这里，表示，该式只计算对应正确标签的输出y的自然对数。Python代码：def cross_ent
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2024-03-06 12:37:26
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这是书中第五章的内容，使用计算图来解决简单的问题。（1）计算图的反向传播：沿着与正方向相反的方向，乘上局部导数书中的举例：链式法则是关于复合函数的导数的性质，定义如下。 如果某个函数由复合函数表示，则该复合函数的导数可以用构成复 合函数的各个函数的导数的乘积表示。使用计算图表达这个过程：（2）计算时，通常会出现加减乘除的节点，其中加法节点的反向传播如下：可以看出反向传播时加法节点的导数为1，也就是
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2024-06-10 11:00:20
83阅读
python 解决 eval 函数 计算 关于浮点数误差问题项目一首先 eval本身转化的是二进制的数据，转化过程中再转换回来肯定带有小数位，那直接使用eval对表达式进行计算，但是由于eval是将表达式中的数值使用浮点型进行计算，会由于精度的问题产生误差。例如eval(‘8.51*13.5’)=114.88499999999999，四舍五入保留两位小数之后，结果为：114.88，会产生0.01的
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2023-09-28 20:28:08
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数据挖掘中的预测问题通常分为2类：回归与分类。简单的说回归就是预测数值，而分类是给数据打上标签归类。本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合，以及如何对拟合结果的误差进行分析。本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点，然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据进行拟合。拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数，这个函数能够很好的拟合现有数据，并且能对未知的数据进行预测
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2024-08-03 11:10:00
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前言基于计算图的反向传播详解一篇中，我们通过计算图的形式详细介绍了构建神经网络需要的层，我们可以将其视为组件，接下来我们只需要将这些组件组合起来就可以实现误差反向传播法。首先我们回顾下神经网络的学习步骤如下：从训练数据中随机选择一部分数据（mini-batch）计算损失函数关于各个权重参数的梯度将权重参数沿梯度方向进行微小的更新重复以上步骤下图为2层神经网络，图中红色表示每层的名称，每层只画了固定
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2024-04-08 19:52:22
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在本文中，我们将更深入地研究模型评估和性能指标，以及可能遇到的与预测有关的潜在错误。残差和分类结果在深入研究模型性能和误差类型之前，我们必须首先讨论用于回归的残差和误差，用于分类问题的正负分类以及样本内与样本外测量的概念。关于用于训练，验证或调整预测模型（即您拥有的数据）的数据所涉及的模型，度量或误差的任何引用均称为样本内。相反，通常将引用测试数据度量标准和错误或新数据的内容称为样本外（即，您没有
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2023-09-11 12:04:06
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目录正则化线性回归数据可视化正则化线性回归代价函数正则化线性回归梯度拟合线性回归偏差与方差学习曲线多项式回归 使用验证集选出λ计算测试集错误参考文章正则化线性回归 在练习的前半部分，您将实现正则化线性回归，利用水库水位的变化来预测从大坝流出的水量。在下半部分中，您将对调试学习算法进行一些诊断，并
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2023-11-03 12:16:47
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1.erf误差函数介绍 erf 是误差函数，它是高斯概率密度函数的积分。 性质：2.erf误差函数在matlab中实现 erf函数在matlab里面可以直接作为内置函数使用。erf(0)与下面式子等价：syms s f
f=exp(-s^2);
err=double(2/sqrt(pi)*int(f,0,0))3.erf误差函数在python中实现 语法：math.erf(var) 使用：impo
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2023-07-03 21:12:04
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1.目的是什么当我们找到一个算法去计算某些东西的时候,我们通常要对这个算法进行一定的分析,比如时间复杂度,空间复杂度(前者更加重要),来进行比较,判断一个算法的优劣性.对于一个训练的模型来说,同样需要某种模型来进行分析,例如代价函数等等,通过比较拟合程度,正确精度等信息来判断出这个模型的好坏,从而选择更好的模型2.对于模型的评价(1)测试集,训练集对于一个数据集合来说,我们最长做的一件事就是把集合
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2024-06-30 09:42:35
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常用度量–MAE(平均绝对误差)和RMSE(均方根误差) MAE和RMSE是关于连续变量的两个最普遍的度量标准。定义 1）RMSE，全称是Root Mean Square Error，即均方根误差，它表示预测值和观测值之间差异（称为残差）的样本标准差。均方根误差为了说明样本的离散程度。做非线性拟合时,RMSE越小越好。 标准差与均方根误差的区别：标准差是用来衡量一组数自身的离散程度，而均方根
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2023-11-10 22:57:20
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我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数。让我们以高考为例来直观地解释训
1、哪个选项不能正确引用turtle库进而使用setup()函数？A、import turtle as tB、from turtle import*C、import turtleD、import setup
