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()
时间: 2023-06-04 10:05:57 浏览: 102
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。
相关问题
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split啥意思
这些程序是用来实现一个基于鸢尾花数据集的机器学习任务。具体来说,该程序使用load_iris函数加载鸢尾花数据集,并使用train_test_split函数将数据集随机划分为训练集和测试集,以便进行模型训练和评估。另外,还使用了numpy和matplotlib.pyplot库进行数据处理和可视化。但是,该程序并没有使用任何算法或模型来进行分类或回归任务。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm, datasets啥意思
这些程序是用来实现一个基于支持向量机(SVM)的分类器,该分类器可以对鸢尾花数据集进行分类。具体来说,该程序使用datasets模块加载鸢尾花数据集,并使用svm模块中的SVC类创建一个支持向量机分类器。接着,使用matplotlib.pyplot库可视化分类结果。这些程序中的numpy库是用来进行数据处理和计算的。