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所以我最近才开始发现yellowbrick图书馆的力量（谢谢！）但是有没有办法可以为内联图设置图形大小？

我想使用黄砖残差图来显示线性回归模型的残差。从文档中，我可以看到它Regression_Plot接受训练数据集的单一颜色值。

train_colorcolor，默认值：'b' 训练数据的残差使用此颜色绘制，但不透明度为 0.5，以确保
测试数据残差更明显。可以是任何 matplotlib 颜色。

我想让各个散点的颜色与我绘制回归和数据点的可比较图相匹配。

是否可以在不必使用基本 matplotlib 进行残差图的情况下实现这一目标？

谢谢。

我对机器学习模型的可视化 Yellowbric 感到很兴奋，并希望将混淆矩阵可视化。

我已经使用 scikit learn 使用 LOF 算法获得了混淆（这在 Yellowbrick 中没有实现）

显然，yellowbrick 需要模型，它适合自己的模型来训练和使用测试来获得输出，并为我们提供可视化图。

现在，我的问题是，如果我已经有输出，我可以使用 Yellowbrick 来实现其出色的可视化吗？

示例：
假设我已经有混淆矩阵

我可以做类似的事情：

这是官方示例： https ://www.scikit-yb.org/en/latest/api/classifier/confusion_matrix.html

如果我已经从 sklearn 获得了混淆矩阵，我不想使用 Yellowbrick 来拟合模型并获取混淆矩阵。

有没有办法使用黄砖做到这一点？

我们有一个 SAS 数据集。需要在 Yellowbrick 数据库中创建一个与没有数据的 SAS 数据集结构相同的表。有没有办法从 sas 数据集创建这样的表

我正在尝试使用 YellowBrick 的 KElbowVisualizer 和 SKLearn 的期望最大化算法类：GaussianMixture 为我的数据可视化肘部图。

当我运行它时，我得到标题中的错误。（我也尝试过 ClassificationReport，但也失败了）

我在 YellowBrick 中找不到任何东西来帮助我估计期望最大化的组件数量。

我最近在 iris 数据集上实现了概率神经网络。我试图使用 YellowBrick 分类器打印分类报告，但是当我运行此代码时出现错误。如下。

此代码返回此错误。

当我为其他分类模型尝试相同的分类报告代码时，它可以工作。我不知道。为什么会这样？谁能帮我解决这个问题？

我正在通过管道预处理数据，将分类转换为数字，编码等......而且非常舒服。

但是在项目后期有一个例子，我想测试一些特征的重要性，我需要给模型 X 和 y。但它不接受管道，因此 X 和 y 没有被预处理。

有没有办法使用管道预处理数据，如 X,y 输入模型？或者我应该为这种情况手动预处理和编码数据？谢谢

所以我有了这个向量，我想用简单的 K-Means 聚类对它们进行聚类，但首先，我需要用 Elbow 方法寻找最优的 k-聚类。我使用 YellowBrick 包中的 KElbowVisualizer 函数来找到最佳 k 簇。问题是我有 569 个向量，而 KElbowVisualizer 图不够大，无法可视化它们；因此，我看不出有哪个最好的 k-cluster。

我确实寻找了设置绘图大小的代码，但它没有用。这是绘图结果：

这是我的代码：

我什至无法用我的代码的最后一行将它保存到我的目录中。有人知道如何解决吗？谢谢

我用 Yellowbrick RadViz 创建了一个图表：

如您所见，图例覆盖了一些功能名称： 此外，我想编辑标题。我试过：

但是set_title 没有效果。使用fig.legend ，确实创建了一个新图例，但我无法删除原始图例。

怎么做到呢？

我正在尝试使用 Yellowbrick ManualAlphaSelection API 为没有 CV 的 Ridge 模型找到最佳 Alpha。我的代码非常基础，取自 Yellowbrick 的文档。即使它不起作用：

Python 提出信息：'Ridge' 不是 CV 正则化模型；改用 ManualAlphaSelection。但是这个消息是错误的，因为 ManualAlphaSelection 已经被使用了。