获取数据集，并画图代码如下：

import numpy as npfrom sklearn.datasets import make_moonsimport matplotlib.pyplot as plt# 手动生成一个随机的平面点分布，并画出来np.random.seed(0)X, y = make_moons(200, noise=0.20)plt.scatter(X[:,0], X[:,1], s=40, c=y, cmap=plt.cm.Spectral)plt.show()

得到图如下：

定义决策边界函数：

# 咱们先顶一个一个函数来画决策边界def plot_decision_boundary(pred_func): # 设定最大最小值，附加一点点边缘填充 x_min, x_max = X[:, 0].min() - .5, X[:, 0].max() + .5 y_min, y_max = X[:, 1].min() - .5, X[:, 1].max() + .5 h = 0.01 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # 用预测函数预测一下 Z = pred_func(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # 然后画出图 plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Spectral)

定义分类函数，并画出决策边界图代码如下：

from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV#咱们先来瞄一眼逻辑斯特回归对于它的分类效果clf = LogisticRegressionCV()clf.fit(X, y) # 画一下决策边界plot_decision_boundary(lambda x: clf.predict(x))plt.title("Logistic Regression")plt.show()

画图如下：

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。