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
अभ्यास निर्देश
- डिफॉल्ट हाइपरपैरामीटर्स के साथ ये क्लासिफायर ऑब्जेक्ट बनाएँ:
LogisticRegression,LinearSVC,SVC,KNeighborsClassifier. - दिए गए डेटा पर प्रत्येक क्लासिफायर को एक
forलूप का उपयोग करके फिट करें. plot_4_classifers()फंक्शन कॉल करें (कोड यहाँ जैसा), औरX,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()