泰勒图（Taylor Diagrams）原理及绘制

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泰勒图的原理

比如我有一个模型A里面有三个值（x1,x2,x3)

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 模型B里面有三个值（y1,y2,y3)

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 真实值：（m1,m2,m3)

怎么知道每个模型预测的效果好坏呐？

一般有三个指标：

相关系数(R）：如果两个数据相关性很高的话，说明模拟效果是可以的。

RMSE：其实和相关系数是有关的，模型和真实值的差距。（RMSE接近于0，说明R接近于1）模型值A与真实值M的中心均方根误差

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??

std(标准差）：模型值A自身的标准差（方差开根号，方差描述的是数值的偏离程度）

? ?泰勒图：泰勒图常用于评价模型的精度，常用的精度指标有相关系数，标准差以及均方根误差(RMSE)。一般而言，泰勒图中的散点代表模型，辐射线代表相关系数，横和纵轴代表模型值和真实值标准差，而虚线代表均方根误差。

pip?install?-i?https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/?SkillMetrics

代码如下：

import skill_metrics as sm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 提供数据
sd = np.array([1, 0.82, 1.12, 1.48])
cc = np.array([1, 0.48, 0.36, 0.74])
rmsd = np.array([0, 1.68, 1.57, 1.92])
label = ['obs', 'RF', 'XGBoost', 'GBRT']

# 创建图表
fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.75, 0.75])  # 调整图表位置和大小

# 绘图
sm.taylor_diagram(sd, rmsd, cc, markerLabel=label, markercolor="k", markerSize=8, markerLegend='on',
                  colCOR="k", styleCOR="--", widthCOR=0.5,
                  colSTD="k", widthSTD=0.9, styleSTD="--", axismax=1.7,
                  widthRMS=0.5, labelRMS=':', colRMS='m',
                  colOBS="r", styleOBS="--", widthOBS=1)  # 改变观测值线的颜色为红色

# 设置图表样式
ax.grid(False)
ax.set_title("Taylor Diagram", fontsize=16)  # 添加标题
ax.tick_params(labelsize=12)  # 调整刻度标签字体大小

plt.show()

? ??

sm.taylor_diagram(sd, rmsd, cc,
                      markerDisplayed = 'colorBar', titleColorbar = 'RMSD',
                     locationColorBar = 'EastOutside',
                      cmapzdata = rmsd, titleRMS = 'off',
                      colOBS="r", styleOBS="--", widthOBS=2.0,
                      colRMS = 'g', styleRMS = ':', widthRMS = 1.8,
                      colSTD = 'k', styleSTD = '-', widthSTD = 0.9, axismax=1.7,
                      colCOR = 'k', styleCOR = '--', widthCOR = 0.5)
text_font = {'size':'15','weight':'bold','color':'black'}