의사결정 경계 시각화
이 연습 문제에서는 여러 분류기 유형의 의사결정 경계를 시각화해 보겠습니다.
scikit-learn에 내장된 wine 데이터셋의 일부가 이미 X에 로드되어 있고, 이진 레이블은 y에 들어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 선형 분류기
연습 안내
- 다음 분류기 객체를 기본 하이퍼파라미터로 생성하세요:
LogisticRegression,LinearSVC,SVC,KNeighborsClassifier. for루프를 사용해 제공된 데이터에 각 분류기를 학습(fit)하세요.plot_4_classifers()함수를 호출하세요(코드는 여기와 유사).X,y, 그리고 네 개 분류기를 담은 리스트를 인자로 전달합니다.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
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()