首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

通过海运绘制散点图,将实际值与预测值进行比较

是一种数据可视化的方法,用于分析和评估海运运输的准确性和效率。散点图可以将实际值和预测值以点的形式展示在二维坐标系中,通过观察点的分布情况,可以直观地了解实际值与预测值之间的差异和趋势。

海运散点图的应用场景包括但不限于以下几个方面:

  1. 海运物流管理:通过对实际值和预测值的比较,可以评估海运物流的准确性和可靠性,及时发现和解决运输过程中的问题,提高物流运作效率。
  2. 预测分析:通过对实际值和预测值的对比,可以评估预测模型的准确性和可靠性,进而优化预测算法和模型,提高预测的准确度。
  3. 运输成本控制:通过对实际值和预测值的比较,可以评估运输成本的合理性和可控性,及时调整运输策略和方案,降低运输成本。
  4. 运输风险管理:通过对实际值和预测值的对比,可以评估运输风险的大小和概率,制定相应的风险管理措施,降低运输风险。

在腾讯云的产品中,可以使用腾讯云的数据分析与可视化产品来实现海运散点图的绘制和分析。推荐使用的产品是腾讯云的数据洞察(DataInsight)和大数据分析(DataWorks)。

腾讯云数据洞察是一款全面的数据分析与可视化产品,提供了丰富的数据分析和可视化功能,可以方便地进行数据处理、分析和可视化展示。您可以使用数据洞察中的图表功能,选择散点图类型,将实际值和预测值的数据导入,即可生成海运散点图。

腾讯云大数据分析(DataWorks)是一款全面的大数据处理和分析平台,提供了强大的数据处理和分析能力,可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化展示。您可以使用DataWorks中的数据处理和分析功能,对海运实际值和预测值的数据进行处理和分析,然后使用可视化组件绘制散点图。

腾讯云数据洞察产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/di 腾讯云大数据分析(DataWorks)产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/dc

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

当Sklearn遇上Plotly,会擦出怎样的火花?

重点学习plotly的各种功能,如使用不同参数对同一模型进行比较分析、Latex显示、3D表面图,以及使用plotly Express进行增强的预测误差分析。...直接用plotly.express拟合普通最小二乘回归不同,这是通过散点图和拟合线组合的方式绘制图形,这会更加灵活,除了添加普通线性回归拟合曲线,还可以组合其他线性回归曲线,即将拟合结果很好地可视化出来...这里使用Scatter绘图,可以通过用不同的颜色着色训练和测试数据点,训练集测试集数据及拟合线绘制在同一张画布上,即可很容易地看到模型是否能很好地拟合测试数据。 ?...实际预测点的比较图 这介绍了比较预测输出实际输出的最简单方法,即以真实为x轴,以预测为y绘制二维散点图。从图中看,若理论最优拟合(黑色斜线)附近有大部分的散点则说明模型拟合效果很好。...增强的预测误差分析图 通过添加边缘直方图来快速诊断模型可能存在的任何预测误差。通过模型理论最优拟合(黑色虚线)进行比较,内置的OLS功能可以可视化模型的泛化程度。

8.5K10

R可视乎 | 散点图系列(1)

散点图是使用一系列的散点在直角坐标系中展示变量的数值分布。在二维散点图中,可以通过观察两个变量的数据变化,发现两者的关系相关性。...3.3 GAM 数据平滑曲线 GAM 模型的拟合是通过一个迭代过程(向后拟合算法)对每个预测变量进行样条平滑的。其算法要在拟合误差和自由度之间进行权衡最终达到最优。...所谓残 差是指观测预测(拟合)之间的差,即实际观察回归估计的差。以下给出两种拟合方法的残差分析图。注意: 这里还是使用前面随机模拟产生的数据。...4.1 线性拟合 通过lm函数进行回归分析,公式为 。并将预测 ,残差 ,残差的绝对 进行存储,结果如下所示。...预测的点进行绘制,geom_segment()可加入线段,其中xend = x, yend = predicted表示从x到x,y到predicted,所以就会产生下图中的竖直线了。 ?

2.3K30
  • 散点图及数据分布情况

    : 第五章 散点图 5.1 绘制基本散点图 5.2 使用点形或颜色属性对数据点进行分组 5.3 使用不同于默认设置的点形 5.4 连续变量映射到点的颜色或大小属性上 5.5 处理图形重叠问题 5.6...: #1.stat_smooth()函数预测的范围限定在预测数据对那个范围内 #2.即使对模型进行外推,loess函数也只能根据整组数据对应的x轴的范围进行预测 > range(heightweight...带宽可以通过adjust参数进行设置,其默认为1。...如果宽度超过了响应的数据范围,那么它可能不是适合你数据的最好模型 #密度曲线叠加到直方图上可以为观测的理论分布和实际分布进行比较 #由于密度曲线独影的y轴坐标较小,如果将其叠加到未做任何变换的直方图上可能很难看清曲线...Q:如何绘制小提琴图以对各组数据的密度估计进行比较

    8K10

    计算推断思维 十四、回归的推断

    例如,出生体重孕期的散点图,显示了我们样本中两个变量之间的精确关系;但是我们可能想知道,对于抽样总体中的所有新生儿或实际中的一般新生儿,这样的关系是否是真实的,或者说几乎是正确的。...散点图通过线上的点垂直移动,或上或下来创建,如下所示: 对于每个x,找到真实直线上的相应点(即信号),然后生成噪声或误差。 误差从误差总体中带放回随机抽取,总体是均值为 0 的正态分布。...我们需要点的另一个样本,以便我们可以绘制回归线穿过新的散点图,并找出其斜率。 但另一个样本从哪里得到呢? 你猜对了 - 我们将自举我们的原始样本。 这会给我们自举的散点图通过它我们可以绘制回归线。...自举散点图 我们可以通过对原始样本带放回地随机抽样,来模拟新样本,它的次数原始样本量相同。 这些新样本中的每一个都会给我们一个散点图。...基于此分析,使用母亲年龄作为预测变量,基于回归模型预测出生体重是不明智的。 预测区间 回归的主要用途之一是对新个体进行预测,这个个体不是我们原始样本的一部分,但是样本个体相似。

    97910

    R语言逻辑回归logistic对ST股票风险建模分类分析混淆矩阵、ROC曲线可视化

    我们做完整的逻辑回归分析,包括参数估计、假设检验,以及预测评估和模型评价;数据分析模型建立首先,我们对数据进行了可视化分析,绘制了变量之间的散点图和计算了它们之间的相关系数。...此外,我们还对模型的预测能力进行了评价,绘制了混淆矩阵和ROC曲线,得到了较高的AUC,表明模型具有较好的预测效果和识别能力。...置信区间是给定自变量值后,由回归方程得到的的流失预测(实0y际上是的平均值)的置信区间;预测区间是实际的置信区间,在这里称为预测区间。...;左下图是拟合残差的标准差的散点图,其意义上面类似;右上图表明随机误差项是服从正态分布的,其原因是正态Q-Q图近似地可以看成一条直线;右下图的CooK距离图进一步证实第3个观测是一个离群点,它对回归方程的影响是比较大的...,要根据具体问题,讨论出现这一观测实际背景。

    19800

    针对用户活跃度分析中如何应用回归方法?

    今天利用回归分析对游戏数据分析的某些指标进行分析探讨。 今天针对DAU、PCU、ACU、新登等指标进行回归分析。...一般来说,按照回归分析工具得出的结果来看,应着重看看残差(residual)是否是正态、独立以及方差齐性,残差就是因变量的实际估计的差值。...其实实际应用中,这些理论的条框我们有时候搞不懂,那么我们可以通过其他办法来看,这就是通过散点图就能把以上条框搞定。 是否呈现直线关系,通过散点图就能看出来,如下图所示,大致呈现直线关系。 ?...今天我们探讨DAUPCU、PCUACU、DAU首登三组的回归分析。 首先来看DAUPCU的回归分析。...我们选取一个月的数据,作为分析数据,首先我们来绘制散点图(这里不具体讲解散点图绘制方法) DAUPCU 我们绘制散点图,并选择线性趋势线,得到如下的散点图: ?

    1.8K120

    针对用户活跃度分析中如何应用回归方法?

    今天利用回归分析对游戏数据分析的某些指标进行分析探讨。 今天针对DAU、PCU、ACU、新登等指标进行回归分析。...一般来说,按照回归分析工具得出的结果来看,应着重看看残差(residual)是否是正态、独立以及方差齐性,残差就是因变量的实际估计的差值。...其实实际应用中,这些理论的条框我们有时候搞不懂,那么我们可以通过其他办法来看,这就是通过散点图就能把以上条框搞定。 是否呈现直线关系,通过散点图就能看出来,如下图所示,大致呈现直线关系。...今天我们探讨DAUPCU、PCUACU、DAU首登三组的回归分析。 首先来看DAUPCU的回归分析。...我们选取一个月的数据,作为分析数据,首先我们来绘制散点图(这里不具体讲解散点图绘制方法) DAUPCU 我们绘制散点图,并选择线性趋势线,得到如下的散点图: 之后我们通过回归分析工具进行回归分析结果的汇总来具体解析一下

    1.5K80

    数据代码分享|R语言基于逐步多元回归模型的天猫商品流行度预测

    具体分析步骤: 1.关系分析 基于以上原理,为大致了解流行度诸因素之间的关系,先分别绘制流行度各个因素之间的散点图,并分析它们之间的关系 ,这样可以减少人为因素对流行度的影响,尽量注意力集中在我们假设选用的自变量上...2.3拟合预测 使用得到的模型对实际数据进行拟合和预测。 3.拟合不同的模型。查看模型效果,包括对数回归模型,迭代回归模型。...回归结果 置信区间预测区间: 置信区间是给定自变量值后,由回归方程得到的的预测实际上是的平均值)的置信区间;预测区间是实际的置信区间,在这里称为预测区间。...-1和+1的两条平行线之间,这说明随机误差项具有同方差性;左下图是拟合残差的标准差的散点图,其意义上面类似;右上图表明随机误差项是服从正态分布的,其原因是正态Q-Q图近似地可以看成一条直线;右下图的...CooK距离图进一步证实第2个观测是一个离群点,它对回归方程的影响是比较大的,要根据具体问题,讨论出现这一观测实际背景。

    20320

    一个简单回归案例:初识机器学习过程

    人类学习就是从经验中获得知识和技能,人们通过阅读、沟通、听讲、研究、实践获取经验,然后再对经验进行梳理、分析和研究,最后形成知识和技能。...现在问题的关键是如何确定a和b的,让y(预测)最接近y(真实)。 y最接近y,即预测真实的差值最小,也就是预测真实的偏差最小。...如果用y(test)表示预测模型在测试集上的预测,那么总偏差表示为:  其中M是预测真实的总偏差,y(test)是预测,y(test)是真实。...下面的问题是如何改进a和b的,可以使M取得最小预测模型代入总偏差公式: 在上面的公式中,我们希望使所有偏差的平方和最小,如何求最小M呢?...+ 57.82 编写机器学习程序的第三步是开发者度量预测模型的性能,可以先直观上了解一下预测模型是否合适,使用matplotlib绘制训练数据和测试数据的散点图,同时绘制预测模型的直线方程。

    88210

    可视化神器Seaborn的超全介绍

    数据结构紧密集成 以下是seaborn提供的一些功能: 一个面向数据集的API,用于检查多个变量之间的关系 专门支持使用分类变量来显示观察结果或汇总统计数据 用于可视化单变量或双变量分布以及在数据子集之间进行比较的选项...如果您的数据集以这种方式组织,您将从seaborn中获得最大的好处,下面将对此进行更详细的说明 4. 我们绘制了具有多个语义变量的分面散点图。...一个分类变量数据集分割成两个不同的轴(facet),另一个分类变量确定每个点的颜色和形状。 所有这些都是通过对seaborn函数relplot()的单个调用完成的。...当统计被估计时,seaborn将使用bootstrapping来计算置信区间并绘制代表估计不确定性的误差条。 seaborn的统计估计超越了描述性统计。...在最精细的层次上,你可能希望通过绘制散点图来调整点在分类轴上的位置,这样它们就不会重叠: sns.catplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker",

    2.1K30

    【Python】机器学习之逻辑回归

    这里使用np.dot函数进行矩阵乘法,特征和参数进行相乘,并通过sigmoid函数结果映射到0到1之间的概率。 4.输出正确率: 初始化变量num为0,用于记录预测正确的个数。...预测概率通过sigmoid函数进行映射,并重新调整形状为网格点相同。 使用contourf函数绘制决策边界的等高线,alpha参数设置透明度。...8.对网格点进行预测网格点矩阵(xx, yy)转换为一维数组形式,便于进行预测。 利用np.dot函数计算预测概率(Z),即将网格点特征模型参数(theta)进行矩阵乘法。...预测概率(Z)通过sigmoid函数进行映射,将其转换为0到1之间的概率预测概率(Z)重新调整形状,使其网格点矩阵(xx, yy)的形状相同。...参数初始化和代价函数计算中,逻辑回归参数初始化为0,定义sigmoid函数和代价函数,用于映射输入、度量预测实际标签的差距,以及评估模型准确性。

    20310

    爱数科案例 | 城市房价数据可视化分析

    为了证明这一假设的准确性,绘制数据集中字段RMtarget的散点图探究平均房间数房价之间的相关性。...距离辐射公路房价的散点图 已知在波士顿地区,距离市中心的远近程度在很大程度上并不影响房屋的均价之后,探究距离辐射公路是否影响房屋的均价。因此,通过绘制距离辐射公路房价的散点图进行查看。...黑人比例房价的散点图 为了进一步探究该房屋附近居民质量对于房价的影响程度,绘制黑人比例房价的散点图预测在波士顿地区,人种问题是否会影响房屋的均价。...城镇犯罪率和师生比例房价的3D散点图 为了更深一步探究居民质量房价之间的关系,绘制3D散点图更清晰地查看房价较高地区是否多为教育程度较高的人群。...该数据集中有关教育程度的字段有CRIMPTRATIO,因此绘制3D散点图进行统一查看波士顿地区居民质量是否和房屋定价存在相关性。

    1.8K20

    相关性分析的五种方法有哪些_数据相关性分析

    通过对不同特征或数据间的关系进行分析,发现业务运营中的关键影响及驱动因素。并对业务的发展进行预测。本篇文章介绍5种常用的分析方法。在开始介绍相关分析之前,需要特别说明的是相关关系不等于因果关系。...中级的方法可以对数据间关系的强弱进行度量,如完全相关,不完全相关等。高级的方法可以数据间的关系转化为模型,并通过模型对未来的业务发展进行预测。...1,图表相关分析(折线图及散点图) 第一种相关分析方法是数据进行可视化处理,简单的说就是绘制图表。单纯从数据的角度很难发现其中的趋势和联系,而将数据点绘制成图表后趋势和联系就会变的清晰起来。...比折线图更直观的是散点图散点图去除了时间维度的影响,只关注广告曝光量和费用成本这里两组数据间的关系。在绘制散点图之前,我们费用成本标识为X,也就是自变量,广告曝光量标识为y,也就是因变量。...通过这三个可以计算出b0的。 以下是b0的计算公式,在已知b1和自变量因变量均值的情况下,b0的很容易计算。

    12.3K20

    从零开始学机器学习——了解回归

    为了更直观地理解它们的作用,让我们先通过一个图表来感受一下它们的应用场景和效果:线性回归是一种统计学方法,通过利用已知相关数据来预测未知数据的。...通过这种关系,逻辑回归可以根据其中一个因子的预测另一个因子的可能性。通常情况下,预测结果是有限的,例如二元分类(是或否)。...使用训练好的模型对测试集 (X_test) 进行预测,得到预测 y_pred。使用 matplotlib 绘制散点图 (plt.scatter()) 表示测试集数据点。...线性回归和逻辑回归作为两种主要的回归分析方法,分别适用于不同类型的数据建模和预测需求。通过数学建模,它们能够揭示变量之间的关系,并且在实际应用中展现了强大的预测能力。...通过本文的学习,我们不仅深入了解了回归分析的理论基础和实际操作,还通过实例展示了如何利用Python中的相关库进行数据建模和可视化分析。

    9430

    太厉害了!Seaborn也能做多种回归分析,统统只需一行代码

    其原理是给待预测点附近的每个点都赋予一定的权重,然后基于最小均方误差进行普通的线性回归。局部加权中的权重,是根据要预测的点数据集中的点的距离来为数据集中的点赋权。...scatter bool,可选 如果为True,则绘制一个散点图,其中包含基础观察(或x_estimator)。...连续变量离散化,并在每个独立的数据分组中对观察结果进行折叠,以绘制中心趋势的估计以及置信区间。...线性回归的残差 此函数将对x进行y回归(可能作为稳健或多项式回归),然后绘制残差的散点图。...可以选择最低平滑度拟合到残差图,这可以帮助确定残差是否存在结构 lowess 布尔,可选 在残留散点图上安装最低平滑度的平滑器。

    4K21

    10种聚类算法及python实现

    监督学习(类似预测建模)不同,聚类算法只解释输入数据,并在特征空间中找到自然组或群集。 聚类技术适用于没有要预测的类,而是实例划分为自然组的情况。...例如: 该进化树可以被认为是人工聚类分析的结果; 正常数据异常值或异常分开可能会被认为是聚类问题; 根据自然行为集群分开是一个集群问题,称为市场细分。...通常,聚类算法在人工合成数据集上预先定义的群集进行学术比较,预计算法会发现这些群集。 聚类是一种无监督学习技术,因此很难评估任何给定方法的输出质量。...这些群集在两个维度上是可见的,因此我们可以用散点图绘制数据,并通过指定的群集对图中的点进行颜色绘制。 这将有助于了解,至少在测试问题上,群集的识别能力如何。...在数据点之间交换实消息,直到一组高质量的范例和相应的群集逐渐出现 —源自:《通过在数据点之间传递消息》2007。

    68730

    Python 逻辑回归:理论实践

    _compute_cost(self, y, y_pred): 计算交叉熵损失函数的,衡量模型预测实际标签之间的差异。...计算模型预测实际标签之间的差异,即损失函数。 计算损失函数关于参数的梯度,即权重和偏置的偏导数。 更新参数,使得损失函数减小。...我们可以使用predict方法得到模型在测试集上的预测结果,然后真实的类别标签y_test进行比较,计算评估指标。根据评估结果,我们可以了解模型的分类性能,判断其是否满足要求。...然后,我们在特征空间上创建网格点,并利用训练好的模型对每个网格点进行预测,得到预测结果Z。最后,我们使用plt.contourf函数绘制决策边界,并用散点图表示数据集中的样本点。...同时,我们还讨论了逻辑回归的损失函数,即交叉熵损失函数,用于衡量模型预测实际标签之间的差异。 接着,我们详细介绍了逻辑回归的实现步骤。

    49850
    领券