決定境界の可視化
この演習では、さまざまな分類器タイプの決定境界を可視化します。
scikit-learn に組み込まれている wine データセットの一部は、すでに X に読み込まれており、y には二値ラベルが入っています。
この演習はコースの一部です
Python で学ぶ線形分類器
演習の手順
- 既定のハイパーパラメータで次の分類器オブジェクトを作成します：
LogisticRegression、LinearSVC、SVC、KNeighborsClassifier。 forループを使って、与えられたデータに各分類器を学習させます。plot_4_classifers()関数を呼び出し（こちらのコードに類似）、X、y、そして4つの分類器を含むリストを渡してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
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()