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Bokeh怎么集成机器学习模型预测结果

Bokeh是一个用于数据可视化的Python库,它可以将数据以交互式的方式展示出来。要集成机器学习模型的预测结果到Bokeh中,您可以通过以下步骤实现:

1. 准备数据:首先,您需要准备好您的机器学习模型预测结果数据。这可能是一组预测值和相应的真实值,或者是模型输出的其他重要信息。

2. 创建Bokeh图表:使用Bokeh库创建一个图表,您可以选择合适的图表类型来展示您的数据。比如,您可以使用散点图来展示预测值和真实值之间的关系,或者使用柱状图来展示不同类别的预测值分布。

3. 添加数据源:将您准备好的机器学习模型预测结果数据添加到Bokeh图表中的数据源中。您可以使用pandas DataFrame或者其他数据结构来表示您的数据。

4. 在图表中展示数据:使用Bokeh的绘图函数来展示您的机器学习模型预测结果数据。您可以设置图表的样式、颜色和交互式功能来使数据更加易于理解和分析。

5. 添加交互式功能:如果需要,您还可以为您的Bokeh图表添加交互式功能,比如工具栏、选择器或者联动。这样用户可以自由地探索数据,查看不同的预测结果和模型性能。

通过以上步骤,您可以将机器学习模型的预测结果集成到Bokeh中,帮助您更直观地理解和分析模型的性能和预测效果。

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