ম্যাটপ্লটলিবে গ্রাফ কে-এনএন সিদ্ধান্তের সীমানা তৈরি করতে, আমরা নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি নিতে পারি।
পদক্ষেপ
-
চিত্রের আকার সেট করুন এবং সাবপ্লটগুলির মধ্যে এবং চারপাশে প্যাডিং সামঞ্জস্য করুন৷
-
একটি পরিবর্তনশীল n_neighbours শুরু করুন প্রতিবেশীদের সংখ্যার জন্য।
-
আইরিস লোড করুন এবং ফেরত দিন ডেটাসেট (শ্রেণীবিন্যাস)।
-
x তৈরি করুন এবং y ডেটা পয়েন্ট।
-
গাঢ় এবং হালকা রঙের তালিকা তৈরি করুন।
-
ক্লাসিফায়ার k-নিকটবর্তী প্রতিবেশীদের ভোট প্রয়োগ করছে।
-
xmin, xmax, ymin তৈরি করুন এবং ymax ডেটা পয়েন্ট।
-
একটি নতুন চিত্র তৈরি করুন বা একটি বিদ্যমান চিত্র সক্রিয় করুন৷
৷ -
একটি কনটর্ফ প্লট তৈরি করুন৷
৷ -
X ডেটাসেট দিয়ে একটি স্ক্যাটার প্লট তৈরি করুন৷
৷ -
x সেট করুন এবং y অক্ষের লেবেল, শিরোনাম এবং অক্ষের স্কেল।
-
চিত্রটি প্রদর্শন করতে, দেখান() ব্যবহার করুন পদ্ধতি।
উদাহরণ
npimport matplotlib.pyplot হিসেবে numpy আমদানি করুন =Truen_neighbours =15iris =datasets.load_iris()X =iris.data[:, :2]y =iris.targeth =.02cmap_light =ListedColormap(['orange', 'cyan', 'cornflowerblue'])cmap_bold =[' darkorange', 'c', 'darkblue']clf =প্রতিবেশীদের। X[:, 0].max() + 1y_min, y_max =X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1xx, yy =np.meshgrid(np.arange) (x_min, x_max, h),np.arange(y_min, y_max, h))Z =clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])Z =Z.reshape(xx. shape)plt.figure()plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=cmap_light)sns.scatterplot(x=X[:, 0], y=X[:, 1], hue=iris.target_names[y ],প্যালেট=cmap_bold, alpha=1.0, edgecolor="black")plt.xlim(xx.min(), xx.max())plt.ylim(yy.min(), yy.max())plt। শিরোনাম ("3-শ্রেণী শ্রেণীবিভাগ (k =%i, 'uniform' ='%s')"% (n_neighbours, 'uniform'))plt.xlabel(iris.feature_names[0])plt.ylabel(iris.feature_names[1])plt. দেখান()৷আউটপুট
এটি নিম্নলিখিত আউটপুট তৈরি করবে -
