Trực quan hóa ranh giới quyết định
Trong bài tập này, bạn sẽ trực quan hóa ranh giới quyết định của nhiều loại classifier khác nhau.
Một phần của bộ dữ liệu wine tích hợp trong scikit-learn đã được nạp vào X, cùng với nhãn nhị phân trong y.
Bài tập này là một phần của khóa học
Bộ phân loại tuyến tính với Python
Hướng dẫn bài tập
- Tạo các đối tượng classifier sau với siêu tham số mặc định:
LogisticRegression,LinearSVC,SVC,KNeighborsClassifier. - Dùng vòng lặp
forđể fit từng classifier trên dữ liệu đã cho. - Gọi hàm
plot_4_classifers()(tương tự đoạn mã tại đây), truyền vàoX,y, và một danh sách chứa bốn classifier.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
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()