绘图决策边界matplotlib

小编典典

绘图决策边界matplotlib

python

我对matplotlib非常陌生，正在做一些简单的项目

熟悉它。我在想我该如何规划决策边界

它是形式[w1，w2]的权向量，它基本上把

使用matplotlib有两个类，比如C1和C2。

它是否像画一条从（0,0）到点（w1，w2）的直线一样简单（因为W是

如果是这样的话，我怎么在两个方向上扩展呢

需要？

现在我要做的就是：

 import matplotlib.pyplot as plt
   plt.plot([0,w1],[0,w2])
   plt.show()

Thanks in advance.

阅读 306

2020-12-20

共1个答案

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决策边界通常比直线要复杂得多，因此

2d维情况）最好使用通用情况下的代码，这将

也可以很好地与线性分类器。最简单的想法是绘制轮廓

决策函数图

# X - some data in 2dimensional np.array

x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h),
                     np.arange(y_min, y_max, h))

# here "model" is your model's prediction (classification) function
Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])

# Put the result into a color plot
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=pl.cm.Paired)
plt.axis('off')

# Plot also the training points
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=Y, cmap=pl.cm.Paired)

2020-12-20