[오답노트] Python에서 for 문으로 matplotlib 그래프 겹치기 w. 머신러닝

구현하고자 하는 것

맨날 plt.plot 이나 scatter 으로 일일히 겹치는 건 지루하다!! for 문으로 그래프 드르륵 탁!

(for 문을 활용해서 다항 회귀의 차수에 따른 그래프를 겹쳐서 그리기)

 

단계별 코드

plt.figure()
plt.scatter(X,y, c = '#2EC4B6', s = 20, alpha = 0.3)

figure 랑 scatter 를 먼저 입력한다. figure 가 제일 위에 오는게 포인트!

 

col = ['orange','blue','green','red']
label = ['x^1','x^2','x^3','x^4']
for x in range(1,5) :
    poly_reg_x = PolynomialFeatures(degree = x) #차수
    X_deg = poly_reg_x.fit_transform(X)
    p_reg = LinearRegression()
    p_reg.fit(X_deg,y)
    plt.plot(X,p_reg.predict(X_deg), lw = 1.2, c = col[x-1], label = label[x-1])
    print(p_reg.score(X_deg,y))

여기가 가장 핵심!

for 문과 range 를 활용해서 차수(정수)를 뽑아 입력하는 방식이기 때문에,

정수를 색깔과 legend 를 위한 label 을 인덱싱하는 인덱스로 활용한다.

 

for 문 안에 있는 구체적인 모델 학습 절차 :

1. degree 설정을 위한 PolynomialFeatures 객체 생성
2. 객체를 활용해서 원래 생성해놓은 2차원 array(X)를 차수에 맞게 fit_transform
3. LinearRegression 모델 생성
4. 학습시키기
5. 학습시킨 모델 바탕으로 plt.plot (for문과 같이 사용하면 여러 플롯을 겹쳐서 넣을 수 있다)

 

plt.ylim(0,100)
plt.xlabel('Temp(Std scaled)')
plt.ylabel('Ozone')
plt.legend()
plt.show()

마지막으로 부수적인 표시값들 입력하기.

 

결과

차수에 따른 그래프 표시하기. 차수가 올라갈수록 과대적합 우려가 있다.

0.48796010099390796
0.5426269081225714
0.5479096894941288
0.5735866078941212

여기선 2차가 가장 데이터를 잘 표현해주는 것처럼 보인다. 물론 score는 차수가 올라갈수록 증가할 수 밖에.

상황에 맞게끔 차수의 조정이 필요하다. J Curve, Slide 등 차수가 높아야 표현할 수 있는 추세도 존재하기에! 

 

 

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