绘制决策边界里的样本是
时间: 2024-04-24 07:26:39 浏览: 75
将样本数据点根据其类别绘制在一个坐标系中,并使用不同的颜色或符号表示不同的类别。决策边界是分类模型在将特征空间划分为不同类别区域时的分界线。为了绘制决策边界,我们可以使用分类模型对特征空间中的网格点进行预测,并根据预测结果绘制相应的决策边界。这可以通过使用模型的预测函数和绘图库(例如Matplotlib)来实现。
相关问题
python决策边界
要绘制Python中的决策边界,可以使用matplotlib库的pcolormesh函数或contour函数。
在引用中,使用了pcolormesh函数来绘制决策边界。具体步骤如下:
1. 定义一个画图函数plot_Multiclass_boundary,该函数接受两列数据作为输入。
2. 使用numpy库中的meshgrid函数创建一个网格,以便在决策边界上绘制点。
3. 使用模型进行预测,并将预测结果reshape成与网格形状相同的数组。
4. 使用pcolormesh函数绘制决策边界,将预测结果作为颜色填充。
5. 使用scatter函数绘制样本点。
在引用中,使用了contour函数来绘制决策边界。具体步骤如下:
1. 使用逻辑回归模型训练得到决策边界的参数θ。
2. 使用meshgrid函数创建一个网格,以便在决策边界上绘制点。
3. 将训练得到的参数θ代入决策边界的方程θ^TX = 0中,得到等高线的值。
4. 使用contour函数绘制决策边界,其中参数zz为等高线的值。
注意,在这个例子中,使用了多项式特征变换来处理非线性决策边界。
总结起来,要在Python中绘制决策边界,可以使用pcolormesh函数或contour函数,并根据具体的模型和数据进行相应的处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python 多分类决策边界可视化 iris](https://blog.csdn.net/qq_51325651/article/details/125528630)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [python 使用plt.tricontour绘制逻辑回归决策边界(不规则空间下的等高线图)](https://blog.csdn.net/go_with_the_wind/article/details/124473615)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
SVM决策边界可视化python
要可视化SVM的决策边界,你可以使用Python中的一些数据可视化库,例如Matplotlib和Scikit-learn。下面是一个基本的示例代码,演示了如何绘制SVM的决策边界:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm
# 创建一些样本数据
X = np.array([[2, 2], [1, 3], [2, 3], [3, 1], [3, 2]])
y = np.array([0, 0, 0, 1, 1])
# 创建一个SVM分类器,并训练模型
clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(X, y)
# 绘制样本点
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Paired)
# 绘制决策边界
ax = plt.gca()
xlim = ax.get_xlim()
ylim = ax.get_ylim()
# 创建网格以绘制决策边界
xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30)
yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30)
YY, XX = np.meshgrid(yy, xx)
xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T
Z = clf.decision_function(xy).reshape(XX.shape)
# 绘制决策边界和边界间隔
ax.contour(XX, YY, Z, levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5,
linestyles=['--', '-', '--'], colors='red')
# 绘制支持向量
ax.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1],
s=100, linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='black')
plt.show()
```
这段代码首先创建了一些样本数据,然后使用SVC类创建了一个线性核的SVM分类器。接下来,我们用样本点绘制散点图,并使用决策函数绘制决策边界和边界间隔。最后,绘制支持向量。
运行这段代码,你将得到一个显示决策边界和支持向量的散点图。