# 绘制分类边界线 l, r = x[:, 0].min()-1, x[:, 0].max()+1 b, t = x[:, 1].min()-1, x[:, 1].max()+1 n = 500 grid_x, grid_y = np.meshgrid( np.linspace(l, r, n), np.linspace(b, t, n))

这段代码是用于绘制分类边界线的。具体来说，它会根据给定数据集 x 的两个特征（假设为 x1 和 x2），找出它们在整个数据集中的最小值和最大值，然后在这个范围内生成一个网格，用于绘制分类边界线。

具体来说，这段代码首先计算出 x1 和 x2 在整个数据集中的最小值和最大值，然后将这些值分别减去或加上一个常数 1，得到左右边界线 l 和 r，以及上下边界线 b 和 t。接下来，代码利用 numpy 的 meshgrid 函数生成一个网格，其中包含了 l 到 r 之间、以 n 为间隔的所有可能的 x1 值，以及 b 到 t 之间、以 n 为间隔的所有可能的 x2 值。这个网格可以用于绘制分类边界线，即在每个网格点上计算分类器的输出，然后根据输出值绘制不同的颜色或线条。

相关问题

data = pd.read_csv("data.csv") data.replace("M",1,inplace=True) data.replace("B",0,inplace=True) #获取特征x和特征y X = data.iloc[:, 3:5].values x = np.array(X) y = data.diagnosis #拆分训练集与测试集 #基于线性核函数的svm绘制分类边界 model = svm.SVC(kernel = 'linear') model.fit(x, y) #绘制分类边界线 l,r = x[:,0].min()-1,x[:,0].max()+1 b,t = x[:,1].min()-1,x[:,1].max()+1 n = 500 grid_x, grid_y = np.meshgrid(np.linspace(l, r, n), np.linspace(b, t, n)) #grid_x与geid_y押平了组成模型的输入，预测输出 mesh_x = np.column_stack((grid_x.ravel(), grid_y.ravel())) pred_mesh_y = model.predict(mesh_x) grid_z = pred_mesh_y.reshape(grid_x.shape) #绘制这些点 plt.figure('SVM', facecolor = 'lightgray') plt.title('SVM', fontsize = 16) plt.xlabel('x', fontsize = 14) plt.ylabel('y', fontsize = 14) plt.pcolormesh(grid_x, grid_y, grid_z, cmap = 'gray') plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], s = 60, c = y, label = 'points', cmap = 'jet') plt.legend() plt.show()

这段代码使用了支持向量机（SVM）算法对数据进行分类，并绘制了分类边界线。首先，对数据进行预处理，将"M"替换成1，"B"替换成0。然后使用特征x和特征y进行分类，其中x取data的第3到第5列，y取data的diagnosis列。接着，对数据进行拆分，分为训练集和测试集。然后，创建SVM模型对象，并使用fit()方法进行训练。接下来，以线性核函数为基础，使用meshgrid()函数生成网格点坐标，并将其输入SVM模型进行预测，得到分类结果。最后，使用pcolormesh()函数绘制分类边界线，并使用scatter()函数绘制数据点。其中，数据点用颜色表示类别，分类边界线用灰度表示。

def plotBoundary(clf, X): '''Plot Decision Boundary''' x_min, x_max = X[:, 0].min() * 1.2, X[:, 0].max() * 1.1 y_min, y_max = X[:, 1].min() * 1.1, X[:, 1].max() * 1.1 # np.linspace(x_min, x_max, 500).shape---->(500, ) 500是样本数 # xx.shape, yy.shape ---->(500, 500) (500, 500) xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(x_min, x_max, 500), np.linspace(y_min, y_max, 500)) Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) # model.predict:模型预测 (250000, ) # ravel()将多维数组转换为一维数组 xx.ravel().shape ----> (250000,1) # np.c 中的c是column（列）的缩写，就是按列叠加两个矩阵，就是把两个矩阵左右组合，要求行数相等。 # np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()].shape ----> (250000,2) 就是说建立了250000个样本 Z = Z.reshape(xx.shape) plt.contour(xx, yy, Z) # 等高线得作用就是画出分隔得线 pass models = [svm.SVC(C, kernel='linear') for C in [1, 100]]

这段代码是用来画出SVM分类器的决策边界的。首先会根据输入的训练数据X，计算出X中每个特征的最小值和最大值，然后用这些值来确定绘图的范围。接着，生成一个网格点矩阵，该矩阵中的每个元素都是一个样本点，用来作为分类器的输入，分类器会根据这些点的结果来判断决策边界的位置。最后，根据分类器的结果，绘制出等高线图，来表示分类器的决策边界。其中，SVM分类器的参数是C和kernel，这里使用了线性核函数。