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Visualice las superficies de decisión de diferentes clasificadores

Este ejemplo muestra cómo trazar la superficie de decisión de diferentes algoritmos de clasificación.

Cargue el conjunto de datos de iris de Fisher.

load fisheriris X = meas(:,1:2); y = categorical(species); labels = categories(y);

es una matriz numérica que contiene dos mediciones de pétalo para 150 iris. es una matriz celular de vectores de caracteres que contiene las especies de iris correspondientes.XY

Visualice los datos utilizando un gráfico de dispersión. Agrupa las variables por especies de iris.

gscatter(X(:,1),X(:,2),species,'rgb','osd'); xlabel('Sepal length'); ylabel('Sepal width');

Entrena cuatro clasificadores diferentes y almacena los modelos en una matriz de celdas.

classifier_name = {'Naive Bayes','Discriminant Analysis','Classification Tree','Nearest Neighbor'};

Entrena a un ingenuo modelo Bayes.

classifier{1} = fitcnb(X,y);

Entrenar un clasificador de análisis discriminante.

classifier{2} = fitcdiscr(X,y);

Entrenar un árbol de decisión de clasificación.

classifier{3} = fitctree(X,y);

Entrena un clasificador de vecino más cercano.k

classifier{4} = fitcknn(X,y);

Cree una cuadrícula de puntos que abarque todo el espacio dentro de algunos límites de los valores de datos reales.

x1range = min(X(:,1)):.01:max(X(:,1)); x2range = min(X(:,2)):.01:max(X(:,2)); [xx1, xx2] = meshgrid(x1range,x2range); XGrid = [xx1(:) xx2(:)];

Predecir las especies de iris de cada observación en el uso de todos los clasificadores.XGrid Trace el gráfico de dispersión de los resultados.

for i = 1:numel(classifier)    predictedspecies = predict(classifier{i},XGrid);     subplot(2,2,i);    gscatter(xx1(:), xx2(:), predictedspecies,'rgb');     title(classifier_name{i})    legend off, axis tight end  legend(labels,'Location',[0.35,0.01,0.35,0.05],'Orientation','Horizontal')

Cada algoritmo de clasificación genera diferentes reglas de toma de decisiones. Una superficie de decisión puede ayudarle a visualizar estas reglas.

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