colors = ['red', 'green', 'blue'] markers = ['o', 's', 'x'] for i in range(len(np.unique(y_pred))): color = colors[i] marker = markers[i] class_name = iris.target_names[i] mask = np.zeros_like(y_pred, dtype=bool) for j in range(len(y_pred)): if y_pred[j] == i: mask[j] = True plt.scatter(X_test[mask, 0], X_test[mask, 1], color=color, marker=marker, label=class_name) plt.legend() plt.xlabel(iris.feature_names[0]) plt.ylabel(iris.feature_names[1]) plt.show()什么意思

这段代码是用于在二维平面上绘制分类结果的散点图。其中，colors和markers分别表示不同类别的颜色和形状，i为类别的序号。np.unique(y_pred)函数返回预测标签向量y_pred中不同的类别数，len(np.unique(y_pred))表示类别的个数。class_name表示类别的名称，mask为布尔类型的向量，用于表示y_pred中属于第i个类别的位置。通过循环遍历，将属于第i个类别的位置标记为True，其余位置标记为False，得到一个长度与y_pred相等的布尔向量mask。然后，使用mask选取测试集中属于第i个类别的样本，并将其用指定的颜色和形状绘制在平面上。最后，通过plt.legend()函数添加图例，plt.xlabel()和plt.ylabel()函数设置x轴和y轴的标签，plt.show()函数显示图形。该图形可以帮助我们直观地了解模型的分类效果。

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from sklearn import datasets from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 加载数据集 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3) # 创建KNN分类器，K=3 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 训练模型 knn.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = knn.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = knn.score(X_test, y_test) print("准确率为：", accuracy) # 绘制分类分布结果的二维图 colors = ['red', 'green', 'blue'] markers = ['o', 's', 'x'] for i, color, marker in zip(np.unique(y_pred), colors, markers): plt.scatter(X_test[y_pred == i, 0], X_test[y_pred == i, 1], color=color, marker=marker, label=iris.target_names[i]) plt.legend() plt.xlabel(iris.feature_names[0]) plt.ylabel(iris.feature_names[1]) plt.show()

这段代码使用了scikit-learn库中的K近邻算法实现对鸢尾花数据集的分类。首先，通过导入数据集并将其分为训练集和测试集。然后创建了一个KNeighborsClassifier对象，其中传递参数n_neighbors=3表示使用3个邻居来进行分类。接下来，使用fit()方法训练模型，使用predict()方法在测试集上进行预测。最后，使用score()方法计算模型在测试集上的准确率，并使用matplotlib库绘制了分类结果的二维图。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier iris = datasets.load_iris() X = iris.data[:, [2, 3]] y = iris.target print('Class labels:', np.unique(y)) def plot_decision_regions(X, y, classifier, test_idx=None, resolution=0.02): # setup marker generator and color map markers = ('s', 'x', 'o', '^', 'v') colors = ('red', 'blue', 'lightgreen', 'gray', 'cyan') cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(y))]) # plot the decision surface x1_min, x1_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 x2_min, x2_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1 xx1, xx2 = np.meshgrid(np.arange(x1_min, x1_max, resolution), np.arange(x2_min, x2_max, resolution)) Z = classifier.predict(np.array([xx1.ravel(), xx2.ravel()]).T) Z = Z.reshape(xx1.shape) plt.contourf(xx1, xx2, Z, alpha=0.3, cmap=cmap) plt.xlim(xx1.min(), xx1.max()) plt.ylim(xx2.min(), xx2.max()) for idx, cl in enumerate(np.unique(y)): plt.scatter(x=X[y == cl, 0], y=X[y == cl, 1], alpha=0.8, c=colors[idx], marker=markers[idx], label=cl, edgecolor='black') if test_idx: # plot all samples X_test, y_test = X[test_idx, :], y[test_idx] plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c='y', edgecolor='black', alpha=1.0, linewidth=1, marker='o', s=100, label='test set') forest = RandomForestClassifier(criterion='gini', n_estimators=20,#叠加20决策树 random_state=1, n_jobs=4)#多少随机数进行运算 forest.fit(X_train, y_train) plot_decision_regions(X_combined, y_combined, classifier=forest, test_idx=range(105, 150)) plt.xlabel('petal length [cm]') plt.ylabel('petal width [cm]') plt.legend(loc='upper left') plt.tight_layout() #plt.savefig('images/03_22.png', dpi=300) plt.show()

以上代码主要是导入了一些常用的python第三方库，包括matplotlib，numpy，sklearn等，对数据集进行处理，并使用随机森林分类器训练模型。其中，iris数据集是一个常用的分类数据集，包含了150个样本和4个特征，随机森林分类器是一种集成学习方法，可以用于分类和回归任务等。plot_decision_regions函数用于绘制分类区域的边界，通过将数据集分成训练集和测试集，并用测试集数据绘制不同颜色的散点图，以展示分类结果。