使用黄砖库的预测误差图问题（回归）答案

【问题标题】：Issue with the prediction error plot using the yellowbrick library (regression)使用黄砖库的预测误差图问题（回归）
【发布时间】：2022-04-20 20:58:35
【问题描述】：

我有三个回归模型：

线性回归：使用 ols_regressor = sm.OLS()
随机森林：使用 rf = RandomForestRegressor()
人工神经网络：使用 tensorflow 和 keras

我想为三个模型绘制一个预测误差图，我发现了 yellowbrick 库，它看起来非常简单。

在他们的文档中，他们有两种应用功能的方式：

# Method 1:
from yellowbrick.regressor import PredictionError

# Instantiate the linear model and visualizer
model = Lasso()
visualizer = PredictionError(model)

visualizer.fit(X_train, y_train)  # Fit the training data to the visualizer
visualizer.score(X_test, y_test)  # Evaluate the model on the test data
visualizer.show()                 # Finalize and render the figure

# Method 2:
from yellowbrick.regressor import prediction_error

# Instantiate the linear model and visualizer
model = Lasso()
visualizer = prediction_error(model, X_train, y_train, X_test, y_test)

在尝试任何一种方法时，线性回归和 NN 模型都会出现以下错误：

YellowbrickTypeError: This estimator is not a regressor; try a classifier or clustering score visualizer instead!

它在随机森林中绘制得很好。

它们是回归量，我的数据中没有任何分类变量。为什么会这样？我可以使用什么替代方案或应该添加什么？

来源：https://www.scikit-yb.org/en/latest/api/regressor/peplot.html

【问题讨论】：

标签： python regression yellowbrick