BaşlayınÜcretsiz başlayın

Karar sınırlarını görselleştirme

Bu egzersizde, çeşitli sınıflandırıcı türlerinin karar sınırlarını görselleştireceksin.

scikit-learn'ün yerleşik wine veri kümesinin bir alt kümesi X içine, ikili etiketler ise y içine önceden yüklendi.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python'da Lineer Sınıflandırıcılar

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Varsayılan hiperparametrelerle şu sınıflandırıcı nesnelerini oluştur: LogisticRegression, LinearSVC, SVC, KNeighborsClassifier.
  • Verilen veri üzerinde her bir sınıflandırıcıyı bir for döngüsü kullanarak eğit.
  • plot_4_classifers() fonksiyonunu ( buradaki koda benzer) X, y ve dört sınıflandırıcıyı içeren bir listeyi geçirerek çağır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

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()
Kodu Düzenle ve Çalıştır