mglearn.discrete_scatter用法

mglearn.discrete_scatter是一个用于绘制离散散点图的函数，它可以将不同类别的数据点用不同颜色和标记绘制出来。使用该函数需要传入三个参数：x、y和labels。其中，x和y是数据点的坐标，labels是每个数据点所属的类别标签。例如，可以使用以下代码绘制两个类别的离散散点图：

import matplotlib.pyplot as plt
import mglearn

X, y = mglearn.datasets.make_forge()
mglearn.discrete_scatter(X[:, 0], X[:, 1], y)
plt.legend(["Class 0", "Class 1"], loc=4)
plt.xlabel("First feature")
plt.ylabel("Second feature")
print("mglearn.discrete_scatter用法示例：")

注意：以上示例代码中的make_forge()函数是mglearn中的一个数据集生成函数，用于生成一个二分类数据集。

相关问题

TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-26a0454c3f6e> in <module>() ----> 1 import mglearn ~\Anaconda3\lib\site-packages\mglearn\__init__.py in <module>() ----> 1 from . import plots 2 from . import tools 3 from .plots import cm3, cm2 4 from .tools import discrete_scatter 5 from .plot_helpers import ReBl ~\Anaconda3\lib\site-packages\mglearn\plots.py in <module>() 12 from .plot_tree_nonmonotonous import plot_tree_not_monotone 13 from .plot_scaling import plot_scaling ---> 14 from .plot_pca import plot_pca_illustration, plot_pca_whitening, plot_pca_faces 15 from .plot_decomposition import plot_decomposition 16 from .plot_nmf import plot_nmf_illustration, plot_nmf_faces ~\Anaconda3\lib\site-packages\mglearn\plot_pca.py in <module>() 5 from joblib import Memory 6 ----> 7 memory = Memory(cachedir="cache") 8 9 TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'cachedir'

这个错误可能是因为你正在使用较旧的版本的 joblib 库，而 cachedir 参数是在较新版本中引入的。尝试更新 joblib 库以解决问题。你可以在命令行中使用以下命令更新 joblib 库：

pip install -U joblib

如果更新后仍然出现问题，则需要检查 mglearn 库是否与其他库版本不兼容，并尝试更新或回滚这些库的版本。

mglearn.plot.plot_2d_separator(clf.x.fill=False.eps=0.5,alpha=0.7)

`mglearn.plot.plot_2d_separator` 是 `mglearn`（Machine Learning for Humans）库中的一个函数，主要用于可视化二分类模型在二维数据集中的决策边界。它接受几个参数：

1. `clf`: 这是一个已训练好的分类器实例，通常用于监督学习，如SVM、KNN等。

2. `clf.x.fill=False`: 这个参数控制是否填充缺失值。如果设置为False，表示不会对输入数据做填充处理，保留原样展示。

3. `eps=0.5`: 这是决策边界的半径，即分类器认为样本属于正负两类的概率阈值，一般设置为某个比较小的值来显示决策区域。

4. `alpha=0.7`: 这是颜色图层的透明度，范围通常是0到1之间，设置为0.7意味着图层有较高的可见度。

这个函数的作用是生成一张图，其中背景点表示训练数据，决策边界线展示了分类器如何区分两个类别，帮助我们理解模型的工作原理。如果你想了解如何在实际代码中使用它，可以创建一个简单的示例，比如：

from mglearn.datasets import make_forge
from sklearn.svm import SVC
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据集并训练模型
X, y = make_forge()
clf = SVC(gamma='auto')
clf.fit(X, y)

# 可视化
plt.figure(figsize=(6, 4))
mglearn.plots.plot_2d_separator(clf, X, fill=False, eps=0.5, alpha=0.7)
mglearn.discrete_scatter(X[:, 0], X[:, 1], y)
plt.xlabel("Feature 0")
plt.ylabel("Feature 1")
plt.legend(["Class 0", "Class 1"])
plt.tight_layout()