Візуалізація меж рішень
У цій вправі ви візуалізуєте межі рішень для різних типів класифікаторів.
Підмножину вбудованого набору даних wine з scikit-learn уже завантажено в X, а бінарні мітки — у y.
Ця вправа є частиною курсу
Лінійні класифікатори в Python
Інструкції до вправи
- Створіть такі об'єкти класифікаторів із типовими гіперпараметрами:
LogisticRegression,LinearSVC,SVC,KNeighborsClassifier. - Навчіть кожен класифікатор на наданих даних за допомогою циклу
for. - Викличте функцію
plot_4_classifers()(подібно до коду тут), передавшиX,yі список із чотирма класифікаторами.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
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()