python - 如何在seaborn lineplot上显示置信区间(误差带)

Question

我正在尝试为三个 ML 模型创建一个分类准确度图，具体取决于数据中使用的特征数量(使用的特征数量从 1 到 75，根据特征选择方法排名)。我进行了 100 次迭代，计算每个模型和每个“使用的特征数量”的准确度输出。下面是我的数据的样子(clsf 从 0 到 2，时间点从 1 到 75):
data

然后我调用了 seaborn 函数，如文档文件中所示。

sns.lineplot(x= "timepoint", y="acc", hue="clsf", data=ttest_df, ci= "sd", err_style = "band")

情节是这样的:
plot

我希望 x 轴上的每个点都有置信区间，但不知道为什么它不起作用。每个 x 值都有 100 个 y 值，所以我不明白为什么它不能计算/显示它。

Answer 1

您可以使用 Seaborn 的 pointplot 尝试您的数据集function反而。它专门用于显示点散点图周围的不确定性指示。默认 pointplot将通过一条线连接值。如果分类变量本质上是有序的，这很好，但通过 linestyles = "" 删除该行可能是个好主意。对于名义数据。 (我在示例中使用了 join = False)

我试图重新创建您的笔记本以提供视觉效果，但无法完全按照您的描述在我的图中获得置信区间。我希望这对你有帮助。

sb.set(style="darkgrid")
sb.pointplot(x = 'timepoint', y = 'acc', hue = 'clsf',
            data = ttest_df, ci = 'sd', palette = 'magma', 
            join = False);