Vizualizarea frontierelor de decizie
În acest exercițiu, vei vizualiza frontierele de decizie ale diferitelor tipuri de clasificatoare.
Un subset din setul de date wine integrat în scikit-learn este deja încărcat în X, împreună cu etichete binare în y.
Acest exercițiu face parte din cursul
Clasificatori liniari în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Creează următoarele obiecte clasificatoare cu hiperparametrii impliciți:
LogisticRegression,LinearSVC,SVC,KNeighborsClassifier. - Antrenează fiecare clasificator pe datele furnizate folosind o buclă
for. - Apelează funcția
plot_4_classifers()(similară cu codul de aici), transmițândX,yși o listă care conține cele patru clasificatoare.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
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()