我正在处理一些试图对其进行分类的数据。我适合进行逻辑回归，并且我还将使用非线性模型（例如SVM）来做到这一点。 但是，我也想将这些数据可视化。 现在，我必须尝试解释目标“ hit_rate> 70％”的变量。 我在下面的热图中将其可视化
sns.heatmap(hit_rate.pivot( "carry","percentile", "hit_rate"), cmap="YlGnBu")
我确实尝试仅使用添加一行
plt.figure()
sns.heatmap(hit_rate.pivot( "carry","percentile", "hit_rate"), cmap="YlGnBu")
sns.regplot(probs4.percentile,probs4.carry)
但是，这导致该行位于所有数据上方，其中“进位”变量为-25。 该线应为0.23。 我认为这与以下事实有关：热图的输入是数据透视表，并且与回归线/边界不兼容。