【python入門】機械学習の「分類」を行う(グラフ描画編その1)

前回の記事の続きです。

今回は前回行った分析を基にグラフを描画して可視化していきます。

順序が長いので今回は、アヤメの花びらの長さと横幅をとった散布図を作成することを目標とします。

データセットの可視化

グラフを描画するためにListedColormapを使用します。

マーカーや色を用意

グラフ内で使用する記号や色を設定します。

配列から重複を無くす

unique関数を使用することで、重複したデータを排除することができます。

トレーニングデータのプロット

トレーニングデータの描画を行います。

for文を使用して要素をグラフ上にインデックスしていきます。

enumerate関数は、インデックス番号を付与することができ、データを扱う上で便利な関数です。

テストデータをプロット

テストデータも、トレーニングデータと同様に表示させます。

ここまで実行させると散布図が作成できていると思います。

次回では「分類」の境界を示す、「決定領域の可視化」を、グラフで色分けして行いたいと思います。







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