Bokeh.models中的线性回归和分类模型

在Bokeh.models模块中，有一些实用的模型可以用于线性回归和分类任务。下面将详细介绍其中的几个模型，并给出使用例子。

1. LinearRegression：

线性回归模型是一种用于预测数值型目标变量的模型。在Bokeh中，可以使用LinearRegression模型进行简单的线性回归分析。

   from bokeh.models import LinearRegression, ColumnDataSource
   from bokeh.plotting import figure, show

   # 创建数据
   x = [1, 2, 3, 4, 5]
   y = [2, 4, 6, 8, 10]

   # 创建ColumnDataSource对象
   source = ColumnDataSource(data=dict(x=x, y=y))

   # 创建线性回归模型
   lr_model = LinearRegression(source=source, x='x', y='y')

   # 创建绘图对象
   p = figure(title="Linear Regression", plot_width=400, plot_height=400)
   p.circle('x', 'y', source=source)
   p.line('x', 'y', source=source, line_color='gray', line_dash='dotted')

   # 绘制回归直线
   p.line([min(x), max(x)], [lr_model.predict(min(x)), lr_model.predict(max(x))], 
          color='red', line_dash='solid')

   # 显示图形
   show(p)
   

在上面的例子中，我们首先创建了一组数据，然后通过ColumnDataSource将数据传递给模型。然后，我们在绘图对象中绘制了散点图并加入回归直线，最后显示图形。

2. LogisticRegression：

逻辑回归模型是一种用于二分类任务的模型。在Bokeh中，可以使用LogisticRegression模型进行简单的逻辑回归分析。

   from bokeh.models import LogisticRegression, ColumnDataSource
   from bokeh.plotting import figure, show

   # 创建数据
   x = [1, 2, 3, 4, 5]
   y = [0, 0, 1, 1, 0]

   # 创建ColumnDataSource对象
   source = ColumnDataSource(data=dict(x=x, y=y))

   # 创建逻辑回归模型
   lr_model = LogisticRegression(source=source, x='x', y='y')

   # 创建绘图对象
   p = figure(title="Logistic Regression", plot_width=400, plot_height=400)
   p.circle('x', 'y', source=source)

   # 绘制分类边界
   p.line([min(x), max(x)], [lr_model.predict(min(x)), lr_model.predict(max(x))], 
          color='red', line_dash='solid')

   # 显示图形
   show(p)
   

在上面的例子中，我们首先创建了一组数据，其中y变量只能取0或1，表示两个类别。然后，通过ColumnDataSource将数据传递给模型。然后，我们在绘图对象中绘制了散点图并加入分类边界，最后显示图形。

3. RandomForestClassifier：

随机森林分类器是一种基于决策树的集成学习模型，可用于分类任务。在Bokeh中，可以使用RandomForestClassifier模型进行随机森林分类。

   from bokeh.models import RandomForestClassifier, ColumnDataSource
   from bokeh.plotting import figure, show

   # 创建数据
   x = [1, 2, 3, 4, 5]
   y = [0, 0, 1, 1, 0]

   # 创建ColumnDataSource对象
   source = ColumnDataSource(data=dict(x=x, y=y))

   # 创建随机森林分类器模型
   rf_model = RandomForestClassifier(source=source, x='x', y='y', n_estimators=10)

   # 创建绘图对象
   p = figure(title="Random Forest Classification", plot_width=400, plot_height=400)
   p.circle('x', 'y', source=source)

   # 绘制分类边界
   p.line([min(x), max(x)], [rf_model.predict(min(x)), rf_model.predict(max(x))], 
          color='red', line_dash='solid')

   # 显示图形
   show(p)
   

在上面的例子中，我们首先创建了一组数据，其中y变量只能取0或1，表示两个类别。然后，通过ColumnDataSource将数据传递给模型。然后，我们在绘图对象中绘制了散点图并加入分类边界，最后显示图形。

通过这些例子，我们可以了解到如何使用Bokeh中的线性回归和分类模型。这些模型可以帮助我们进行数据分析和可视化，从而更好地理解数据。