python 画出使用分类器得到的决策边界

脚本专栏 2024/9/1 佚名

3 2 1

获取数据集，并画图代码如下：

import numpy as np
from sklearn.datasets import make_moons
import matplotlib.pyplot as plt
# 手动生成一个随机的平面点分布，并画出来
np.random.seed(0)
X, y = make_moons(200, noise=0.20)
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], s=40, c=y, cmap=plt.cm.Spectral)
plt.show()

得到图如下：

定义决策边界函数：

# 咱们先顶一个一个函数来画决策边界
def plot_decision_boundary(pred_func):
 
 # 设定最大最小值，附加一点点边缘填充
 x_min, x_max = X[:, 0].min() - .5, X[:, 0].max() + .5
 y_min, y_max = X[:, 1].min() - .5, X[:, 1].max() + .5
 h = 0.01
 
 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h))
 
 # 用预测函数预测一下
 Z = pred_func(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
 Z = Z.reshape(xx.shape)
 
 # 然后画出图
 plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral)
 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Spectral)

定义分类函数，并画出决策边界图代码如下：

from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV
#咱们先来瞄一眼逻辑斯特回归对于它的分类效果
clf = LogisticRegressionCV()
clf.fit(X, y)
 
# 画一下决策边界
plot_decision_boundary(lambda x: clf.predict(x))
plt.title("Logistic Regression")
plt.show()

画图如下：

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

python,分类器决策边界,python,决策边界

标签：

python,分类器决策边界,python,决策边界

免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com

评论“python 画出使用分类器得到的决策边界”

python 画出使用分类器得到的决策边界

暂无“python 画出使用分类器得到的决策边界”评论...

《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒经典版》的玩家都可以获得奖励。

更新动态

20240901

python 画出使用分类器得到的决策边界

python,分类器决策边界,python,决策边界

python numpy 常用随机数的产生方法的实现

在django模板中实现超链接配置

评论“python 画出使用分类器得到的决策边界”

《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

更新动态

友情链接