exemple axes de formation
Dans de tels cas, aussi, vous n`avez pas besoin de panique: matplotlib vous offre plusieurs options pour ajuster certains des travaux internes. Le modèle tentera d`apprendre la relation sur les données de formation et d`être évalué sur les données de test. Nous constatons que ces 150 composants représentent un peu plus de 90% de la variance. Alors que cet algorithme pour trouver des composants principaux peut sembler juste une curiosité mathématique, il s`avère avoir des applications très profondes dans le monde de l`apprentissage automatique et l`exploration de données. La méthode prescrite pour créer une figure avec un seul axe sous l`approche OO est (pas trop intuitivement) avec PLT. Techniquement, cette valeur de 20 a MW (^ 2 ) (mégawatts au carré) comme unités (les unités obtiennent au carré aussi bien quand nous calculons le MSE). Les courbes d`apprentissage tracées ci-dessus sont idéalisées à des fins pédagogiques. Pour notre cas de régression avant, vous pourriez penser que le scénario parfait est lorsque les deux courbes convergent vers une MSE de 0. Ces propriétés définissent les différents attributs d`un objet, tels que sa couleur, sa taille, sa position, etc. Si vous êtes curieux de savoir comment vous pouvez utiliser ces fonctions pour tracer vos données, considérez l`exemple suivant. Cela a des implications pour l`erreur irréductible ainsi.
Heureusement, il existe une technique de science des données bien établie pour développer le modèle optimal: la validation. Et vous verrez si cela ressemble à ce que vous aviez dans votre esprit! En exécutant simplement cette ligne de code, vous allez enregistrer le tracé que vous avez fait dans un fichier image au lieu de l`afficher. Le moyen le plus efficace pour vous de passer par ce tutoriel est d`exécuter l`exemple de code répertorié dans une session MATLAB que vous passez par le tutoriel. Enfin, pylab est un autre module, mais il est installé à côté du paquet matplotlib. À partir de maintenant, nous comptons surtout sur l`approche sans État (orientée objet), qui est plus personnalisable et qui est pratique car les graphiques deviennent plus complexes. Dans cet exemple, vous pouvez avoir des lignes de tendance différentes pour différentes catégories de produits ou emplacements de magasin, comme illustré à la figure 4 ci-dessous. Si vous souhaitez mettre l`accent sur l`un des segments, vous pouvez le détacher un peu de la tarte principale. La fonction d`axes, cependant, est une fonction de bas niveau.