iris = load_iris() plot_idx = 1 models = [DecisionTreeClassifier(max_depth=None), RandomForestClassifier(n_estimators=n_estimators), ExtraTreesClassifier(n_estimators=n_estimators), AdaBoostClassifier(DecisionTreeClassifier(max_depth=3),

这段代码继续上面的机器学习程序，首先通过load_iris()函数加载iris数据集。接着定义了一个变量plot_idx，用于在绘图时指定子图的位置。然后定义了一个列表models，其中包含了4个机器学习模型：DecisionTreeClassifier、RandomForestClassifier、ExtraTreesClassifier和AdaBoostClassifier。这4个模型分别是基于决策树的单个分类器、基于随机森林的集成分类器、基于极端随机树的集成分类器和基于AdaBoost算法的集成分类器。不同的模型在处理数据时有各自的优缺点，可以根据具体的问题和数据集选择最合适的模型进行训练和预测。

相关问题

iris = load_iris() iris_X = iris.data iris_Y = iris.target a = FCM(iris_X,3,20) a.plot()

这段代码使用了Python的sklearn库来加载iris数据集，然后将其分成X和Y两个部分，其中X包含了数据集中的特征，Y包含了每个样本所属的分类标签。

接下来，使用了一个叫做FCM的聚类算法来对iris数据集进行聚类，其中3是指将数据集分成3个簇，20是指算法的迭代次数。最后，使用plot()方法将聚类结果可视化出来。

kde_kws=None, rug_kws=None, fit_kws=Non

`kde_kws=None`, `rug_kws=None`, 和 `fit_kws=None` 是用于 seaborn 库中的 `distplot()` 函数的一些参数选项，它们控制着直方图、核密度估计（KDE）和 rug plot（ rug plot 是一种显示数据点的简单线形图）的绘制方式。

- `kde_kws` (key words arguments for KDE) 是一个可选参数，用于设置核密度估计图（KDE）的绘制参数，如果设置为 None，则使用默认设置。你可以自定义线条的颜色、宽度、透明度等，例如：`kde_kws={'color': 'red', 'linewidth': 2}`。

- `rug_kws` (key words arguments for rug plot) 同样是一个可选参数，用于设置 rug plot 的绘制参数。rug plot 是一个垂直线，代表每个观测值。如果设置为 None，会决定是否显示 rug plot。你可以调整其颜色、宽度等，如：`rug_kws={'color': 'black', 'alpha': 0.5}`。

- `fit_kws` (key words arguments for fitting distributions) 控制拟合分布曲线的参数。如果设置为 `None`，则不会自动拟合数据。如果你想在直方图上添加分布拟合，可以设置该参数，例如 `fit_kws={'color': 'blue', 'ls': '--'}`。

当你调用 `seaborn.distplot(data, kde_kws=kde_params, rug_kws=rug_params, fit_kws=fit_params)` 时，可以根据这些参数定制你的分布可视化。

示例（假设你有一个名为 `data` 的数组）：

import seaborn as sns
sns.distplot(data, kde_kws={'color': 'orange'}, rug=True, fit_kws={'color': 'green', 'ls': ':'})

这将在直方图上绘制一个橙色的KDE，显示rug plot，并用绿色虚线对数据进行分布拟合。