使用 Python 进行机器学习：如何使用 matplotlib 绘制 SVM？

Question

我是机器学习的新手（使用 python）。我参考了几本书，但我无法弄清楚如何使用 matplotlib 绘制 SVM。

请帮助我绘制以下内容：

from sklearn.svm import SVC
features_train=[[0,0],[1,1],[2,2]]
label_train=[1,2,3]
features_test=[[1,2],[2,1]]
clf=SVC()
clf.fit(x,y)
pred=clf.predict(features_test)
print(pred)

Answer 1

尝试下面的代码并阅读 cmets。它会帮助你作为一个tyro。有关更多详细信息，您可以查看此链接 mlExtend，这有助于更好地了解 SVM 拥有 matplotlib。

import numpy as np
import pandas as pd # For more detail catch up the link below
from sklearn import svm
from mlxtend.plotting import plot_decision_regions
import matplotlib.pyplot as plt


# Create arbitrary dataset for example
df = pd.DataFrame({'Planned_End': np.random.uniform(low=-5, high=5, size=50),
               'Actual_End':  np.random.uniform(low=-1, high=1, size=50),
               'Late':        np.random.random_integers(low=0,  high=2, size=50)}
)

# Fit Support Vector Machine Classifier
X = df[['Planned_End', 'Actual_End']]
y = df['Late']

clf = svm.SVC(decision_function_shape='ovo')
clf.fit(X.values, y.values) 

# Plot Decision Region using mlxtend's awesome plotting function
plot_decision_regions(X=X.values, 
                  y=y.values,
                  clf=clf, 
                  legend=2)

# Update plot object with X/Y axis labels and Figure Title
plt.xlabel(X.columns[0], size=14)
plt.ylabel(X.columns[1], size=14)
plt.title('SVM Decision Region Boundary', size=16)

但是，如果您不知道 pandas，您可以关注此链接： http://pandas.pydata.org/ 用于文档。希望有效