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डिसीजन बाउंड्रीज़ का विज़ुअलाइज़ेशन

इस अभ्यास में, आप अलग-अलग क्लासिफायर टाइप्स की डिसीजन बाउंड्रीज़ को विज़ुअलाइज़ करेंगे.

scikit-learn के बिल्ट-इन wine डेटासेट का एक सबसेट पहले से X में लोड है, और उसके साथ बाइनरी लेबल y में हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Linear Classifiers

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • डिफॉल्ट हाइपरपैरामीटर्स के साथ ये क्लासिफायर ऑब्जेक्ट बनाएँ: LogisticRegression, LinearSVC, SVC, KNeighborsClassifier.
  • दिए गए डेटा पर प्रत्येक क्लासिफायर को एक for लूप का उपयोग करके फिट करें.
  • plot_4_classifers() फंक्शन कॉल करें (कोड यहाँ जैसा), और X, y, तथा इन चार क्लासिफायरों की लिस्ट पास करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.svm import SVC, LinearSVC
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# Define the classifiers
classifiers = [____]

# Fit the classifiers
for c in ____:
    ____

# Plot the classifiers
plot_4_classifiers(X, y, classifiers)
plt.show()
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