我试图在这个帖子中复制这个例子,它产生了这个图。

上面的彩色区域是用mlxtend.plotting (版本'0.14.0')绘制的。
使用colab上的默认设置,以下代码
from mlxtend.plotting import plot_decision_regions
plot_decision_regions(X, y, clf=ppn)产生了这个数字。

数据点已绘制,而底部区域尚未绘制。
可以用mlxtend.plotting设置底部区域的颜色吗?
发布于 2019-09-17 12:17:08
这似乎是由两个区域的分类派生出来的一个bug,如果您尝试将3个集群分离为下面的示例,它将工作。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
import itertools
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from mlxtend.classifier import EnsembleVoteClassifier
from mlxtend.data import iris_data
from mlxtend.plotting import plot_decision_regions
# Initializing Classifiers
clf1 = LogisticRegression(random_state=0)
clf2 = RandomForestClassifier(random_state=0)
clf3 = SVC(random_state=0, probability=True)
eclf = EnsembleVoteClassifier(clfs=[clf1, clf2, clf3],
weights=[2, 1, 1], voting='soft')
# Loading some example data
X, y = iris_data()
X = X[:,[0, 2]]
# Plotting Decision Regions
gs = gridspec.GridSpec(2, 2)
fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
labels = ['Logistic Regression',
'Random Forest',
'RBF kernel SVM',
'Ensemble']
for clf, lab, grd in zip([clf1, clf2, clf3, eclf],
labels,
itertools.product([0, 1],
repeat=2)):
clf.fit(X, y)
ax = plt.subplot(gs[grd[0], grd[1]])
fig = plot_decision_regions(X=X, y=y,
clf=clf, legend=2)
plt.title(lab)
plt.show()尝试直接询问他们的github目录:https://github.com/rasbt/mlxtend
发布于 2021-11-07 07:25:11
我认为这是可能的。你可以用颜色参数代替,我认为它更容易。你应该试试这个,这是你要找的吗?
fig = plot_decision_regions(
X=X,
y=y.astype(int),
clf=clf,
legend=2,
colors='yellow,red'
)

https://stackoverflow.com/questions/57972565
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