这种类型的图像显示是如何用scikit完成的-学习？
这种类型的图像显示是如何用scikit完成的-学习？
提问于 2019-10-17 06:44:42
我在看机器学习教程。本教程有一个csv文件和一些python代码。它说，如果我实现这个代码，我就能看到数据。但是，当我用朱庇特笔记本尝试这些代码时，根本就没有像它们这样的视觉效果。如果你们能帮助解决这个问题，我会把数据文件和代码分享给你们。提前谢谢。
这里是他们生成的数据的可视化
这里是data.csv文件 csv文件
这里是代码
import pandas
import numpy
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.svm import SVC
data = pandas.read_csv('data.csv')
X = numpy.array(data[['x1', 'x2']])
y = numpy.array(data['y'])
classifier = LogisticRegression()
classifier.fit(X,y)
classifier = DecisionTreeClassifier()
classifier.fit(X,y)
classifier = SVC()
classifier.fit(X,y)回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2019-10-17 07:02:51
- 运行拟合过程，得到模型参数。
- 定义一个二维区域，其中您的培训数据以某种方式处于中心位置。
- 计算该区域的(x，y)网格
- 运行网格的每个(x，y)-point的模型
- 用matplotlib pcolormesh绘制结果
这里是一个编码的例子。分界线是一个额外的task.You，它可以绘制等值线(1条等值线和matplotlib等高线)。
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/58426413
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
