在一条光滑的SVR曲线上得到一个奇怪的重复SVR图

Question

我是机器学习的新手，拥有IMDb电影数据集(~14000个单元)。我试图使用支持向量回归模型来预测imdb电影的收视率。对于预测，我使用的是“ratingCount”列，我用matplotlib绘制了一个简单的“ratingCount”(X)和“imdbRating”(Y)图，并决定使用支持向量回归来绘制一条SVR曲线。我得到的曲线又奇怪又奇怪，好像在数据图上重复了一遍又一遍。我原以为会有一条平滑的SVR曲线与数据相吻合。

。

请让我知道什么是问题，是什么原因得到这样奇怪的曲线类型，如所附图片。据我所知，我的python代码是简单而干净的。。还有一件事--当我使用多项式回归模型算法时，我也得到了一条不规则的重复曲线，我本来希望得到一条光滑的曲线，但我在那里也得到了奇怪的多项式曲线。

    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline

    imdb_clean =pd.read_csv(r'E:\pythON\DataSci\GitH\IMDB\Clean_IMDB_3.csv')
    X = imdb_clean.iloc[:, 1:2] .values
    y = imdb_clean.iloc[: ,0:1].values
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    scale_x = StandardScaler()
    scale_y = StandardScaler()
    X = scale_x.fit_transform(X)
    y = scale_y.fit_transform(y)
    from sklearn.svm import SVR
    svr_regressor = SVR(kernel='rbf')
    svr_regressor.fit(X, y)
    # normal plot
    plt.figure(figsize=(20,10))
    plt.scatter(X, y, color='blue')
    plt.show()


    # svr fitted plot
    plt.figure(figsize=(20,10))
    plt.scatter(X, y, color='blue')
    plt.plot(X, svr_regressor.predict(X), color='black')
    plt.show()

Answer 1

Matplotlib按照给定的顺序绘制点。因为它们不是在上升的顺序中，你在情节中得到了那个奇怪的行为。您可以对数据进行排序：

...
imdb_clean =pd.read_csv(r'E:\pythON\DataSci\GitH\IMDB\Clean_IMDB_3.csv')
imdb_clean = imdb_clean.sort_values(by=imdb_clean.columns[1])
...

或者将排序后的值放在单独的变量中，类似于this thread中的值。