【python入門】機械学習の「分類」を行う(グラフ描画編その2)

前回の記事の続きです。

今回は決定領域の可視化を行います。

既に散布図は作成されているので、それではどこからどこまでがクラス1とクラス2を分け隔てるのか?ということをグラフに色分けしていく作業です。

二次元座標を作成

見やすいグラフを作るために、データの最小値と最大値を求めます。

また、最大値に+1、最小値に-1とすることで、より適切なサイズにすることができます。

格子状の2次元配列を作成します。

格子状の配列を作成する理由は、より視覚的なグラフを作るためです。

2つの配列を作るためにはmeshgrid関数を使います。

ロジスティック回帰で予測

新しい1次元配列を作成します。

これをgrid_pointという変数に代入します。

前回でデータの予測は既に行ったのでpredictメソッドを使ってgrid_pointに対する予測を行います。

決定領域を描画

3つの配列の行列数が同じになります。
各軸のタイトルと範囲を指定します。

contourf関数を使って領域を塗りつぶします。

これで、決定領域の図示はできるようになったので、前回使ったマーカーなどを用いて描画できたら完成です。

お疲れさまでした。







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