解析代码plt. plot(range(y_test. shape[0]), y_test, color= 'blue', linewidth= 1.5, linestyle= '-')

这段代码使用了matplotlib库中的plot函数来画出一个折线图。

函数参数解析：

- range(y_test.shape[0])：表示x轴上的取值范围，这里采用了0到y_test.shape[0]-1的整数序列。
- y_test：表示y轴上的取值，即需要绘制的依赖变量。
- color='blue'：表示折线的颜色为蓝色。
- linewidth=1.5：表示折线的宽度为1.5。
- linestyle='-'：表示折线的样式为实线。

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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。

给出python实现3层的BP神经网络的完整代码 要求： •1.在第一象限，随机生成两类数据集合【尽量要求线性不可分】 2. 构造3层BP神经网络对两类数据集合进行分类训练 3. 进行分类测试 4.原则上要求使用源码编写，不要使用资源包

在Python中，我们可以使用numpy和matplotlib库来创建一个简单的三层BP（Backpropagation）神经网络。这里是一个简化的示例，用于在二维空间中模拟线性不可分的数据集，并使用梯度下降法进行训练。请注意，这个例子仅作教学目的，实际应用中可能需要更复杂的数据预处理和网络结构。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成二维线性不可分的数据集
np.random.seed(0)
x1 = np.linspace(-5, 5, 100)
y1 = x1 + 2
x2 = np.linspace(-5, -2, 100)
y2 = -x2 + 3
data = np.vstack((np.column_stack([x1, y1]), np.column_stack([x2, y2])))
X = data[:, 0:2]
Y = np.hstack([np.zeros(len(x1)), np.ones(len(x2))])

# 划分训练集和测试集
split_ratio = 0.8
train_size = int(split_ratio * len(X))
X_train, Y_train = X[:train_size], Y[:train_size]
X_test, Y_test = X[train_size:], Y[train_size:]

# 定义BP神经网络模型
class NeuralNetwork:
    def __init__(self, layers):
        self.layers = layers
        self.weights = [np.random.randn(y, x) for x, y in zip(layers[:-1], layers[1:])]

    def sigmoid(self, z):
        return 1 / (1 + np.exp(-z))

    def forward(self, X):
        activations = [X]
        for W in self.weights:
            z = np.dot(W, activations[-1])
            activations.append(self.sigmoid(z))
        return activations

    def backward(self, X, Y, output, learning_rate=0.1):
        m = X.shape[1]
        d_weights = []
        d_biases = []

        # 计算误差反向传播
        dz = output - Y
        d_weights.append(np.dot(dz.T, activations[-2]))
        dbias = np.sum(dz, axis=1, keepdims=True)

        for i in range(len(self.weights)-1, -1, -1):
            dz = np.multiply(dz, activations[i] * (1 - activations[i])) * self.weights[i+1].T
            d_weights.insert(0, dz)
            d_biases.insert(0, dbias)

        # 更新权重和偏置
        for i in range(len(self.weights)):
            self.weights[i] -= learning_rate * d_weights[i] / m
            self.weights[i] += learning_rate * d_weights[i] / m

    def train(self, X, Y, epochs=1000):
        for epoch in range(epochs):
            output = self.forward(X)
            loss = np.mean(np.square(output[-1] - Y))
            if (epoch+1) % 100 == 0:
                print(f"Epoch {epoch+1}: Loss = {loss}")
            self.backward(X, Y, output[-1])

nn = NeuralNetwork([2, 5, 1])  # 三层网络：输入层、隐藏层和输出层
nn.train(X_train, Y_train)

# 分类测试
predictions = nn.forward(X_test)[-1] > 0.5
accuracy = np.mean(predictions == Y_test)
print(f"Accuracy on test set: {accuracy}")

# 可视化决策边界
plt.scatter(X_train[Y_train == 0, 0], X_train[Y_train == 0, 1], color='red', label="Class 0")
plt.scatter(X_train[Y_train == 1, 0], X_train[Y_train == 1, 1], color='blue', label="Class 1")
decision_boundary = -(nn.weights[-1][0, 0] / nn.weights[-1][0, 1])
plt.plot([-6, 6], [decision_boundary, decision_boundary], 'k-', linewidth=2)
plt.xlabel("Feature 1")
plt.ylabel("Feature 2")
plt.legend()
plt.show()