def plot_decision_boundary(X_train, y_train, params):什么意思

这段代码实现了绘制决策边界的函数。其中X_train是训练数据集，y_train是对应的标签，params是训练好的模型参数。函数内部将使用训练好的模型参数对X_train中的数据点进行预测，然后根据预测结果绘制出决策边界。具体来说，函数会先将X_train中所有的数据点都绘制在二维平面上，然后根据模型预测结果的不同，将数据点分为两类（例如正类和负类），并用不同的颜色表示。然后，使用模型参数计算决策边界的位置，绘制出分界线。最后，函数返回绘制好的图像。

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plot_decision_boundary(w, b, X_train, y_train)怎么设置y轴的间隔为10

你可以使用 matplotlib 库中的 pyplot 对象来控制 y 轴的间隔。具体来说，可以先通过 plt.gca() 获取当前的坐标轴对象，然后使用 set_yticks() 方法来设置 y 轴刻度的位置，最后使用 set_yticklabels() 方法来设置刻度标签。例如，你可以将代码修改为：

import matplotlib.pyplot as plt

plot_decision_boundary(w, b, X_train, y_train)
plt.ylim(-10, 10)
plt.gca().set_yticks(range(-10, 11, 10))
plt.gca().set_yticklabels([str(i) for i in range(-10, 11, 10)])
plt.show()

这样就可以将 y 轴的范围设置为 [-10, 10]，并将刻度设置为 -10、0、10。

plot_decision_boundary(w, b, X_train, y_train)怎么将y轴的区间设为10

你可以在调用 plot_decision_boundary 函数时，传入参数 ylim，来设置 y 轴的取值范围。具体来说，可以将 ylim 设置为一个元组，元组的第一个元素表示 y 轴的最小值，第二个元素表示 y 轴的最大值。例如，如果你想将 y 轴的范围设置为 [-10, 10]，可以将代码修改为：

plot_decision_boundary(w, b, X_train, y_train, ylim=(-10, 10))

这样就可以将 y 轴的区间设为 10。