我正在构建一个人工神经网络，并实现了K折交叉验证方法，通过这些方法返回的准确率的均值和方差来评估模型。
现在我想绘制四个圆形图表（作为目标）来“说明”模型所在的偏差-方差权衡类别，这取决于方差和准确率的值。
在Python中可以做到吗？
回答：
我写了一个简单的示例
import numpy as np import matplotlib.mlab as mlab import matplotlib.pyplot as plt labels = ['USA', 'China', 'India', 'Japan', 'Germany', 'Russia', 'Brazil', 'UK', 'France', 'Italy']quants = [15094025.0, 11299967.0, 4457784.0, 4440376.0, 3099080.0, 2383402.0, 2293954.0, 2260803.0, 2217900.0, 1846950.0]def draw_pie(labels,quants): plt.figure(1, figsize=(6,6)) # 对于中国，让这部分稍微突出 expl = [0,0.1,0,0,0,0,0,0,0,0] # 使用的颜色。如果不够就循环使用。 colors = ["blue","red","coral","green","yellow","orange"] # autopct: "百分比"字符串的格式； plt.pie(quants, explode=expl, colors=colors, labels=labels, autopct='%1.1f%%',pctdistance=0.8, shadow=True) plt.title('全球GDP前10国家', bbox={'facecolor':'0.8', 'pad':5}) plt.show()draw_pie(labels,quants)
