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处理平局的支持向量机

凌晨思索 2023-10-16 原文

处理平局的支持向量机

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.svm import SVC

from sklearn.datasets import make_blobs

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

X, y = make_blobs(random_state=27)

fig, sub = plt.subplots(2, 1, figsize=(5, 8))

titles = ("断开（_T） = False",

          "断开（_T） = True")

for break_ties, title, ax in zip((False, True), titles, sub.flatten()):

    svm = SVC(kernel="linear", C=1, break_ties=break_ties,

              decision_function_shape='ovr').fit(X, y)

    xlim = [X[:, 0].min(), X[:, 0].max()]

    ylim = [X[:, 1].min(), X[:, 1].max()]

    xs = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 1000)

    ys = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 1000)

    xx, yy = np.meshgrid(xs, ys)

    pred = svm.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])

    colors = [plt.cm.Accent(i) for i in [0, 4, 7]]

    points = ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap="Accent")

    classes = [(0, 1), (0, 2), (1, 2)]

    line = np.linspace(X[:, 1].min() - 5, X[:, 1].max() + 5)

    ax.imshow(-pred.reshape(xx.shape), cmap="Accent", alpha=.2,

              extent=(xlim[0], xlim[1], ylim[1], ylim[0]))

    for coef, intercept, col in zip(svm.coef_, svm.intercept_, classes):

        line2 = -(line * coef[1] + intercept) / coef[0]

        ax.plot(line2, line, "-", c=colors[col[0]])

        ax.plot(line2, line, "--", c=colors[col[1]])

    ax.set_xlim(xlim)

    ax.set_ylim(ylim)

    ax.set_title(title)

    ax.set_aspect("equal")

plt.show()


平局处理sectionlinexlim

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