二次元の分類結果を plot

機械学習の結果、2 個の特徴の座標と分類結果をわかりやすく図で出力している

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap


def plot_dicision_regions(X, y, classifier, test_idx=None, resolusions=0.02):
    """
    二次元の X について、分類がわかるよう plot する
    """

    # マーカーとカラーマップの準備
    markers = ('s', 'x', 'o', '^', 'v')
    colors = ('red', 'blue', 'lightgreen', 'gray', 'cyan')
    cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(y))])

    # 決定的領域
    x1_min, x1_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
    x2_min, x2_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1

    # グリッドポイントの生成
    xx1, xx2 = np.meshgrid(
        np.arange(x1_min, x1_max, resolusions),
        np.arange(x2_min, x2_max, resolusions)
    )

    Z = classifier.predict(np.array([xx1.ravel(), xx2.ravel()]).T)

    # 予測結果を元のグリッドポイントのデータサイズに変換
    Z = Z.reshape(xx1.shape)

    # グリッドポイントの等高線のプロット
    plt.contourf(xx1, xx2, Z, alpha=0.4, cmap=cmap)

    # 軸の範囲の設定
    plt.xlim(xx1.min(), xx1.max())
    plt.ylim(xx2.min(), xx2.max())

    for idx, cl in enumerate(np.unique(y)):
        plt.scatter(
            x=X[y == cl, 0], y=X[y == cl, 1], alpha=0.8, c=cmap(idx),
            marker=markers[idx], label=cl, edgecolor='black')

    if test_idx:
        X_test, y_test = X[test_idx, :], y[test_idx]
        plt.scatter(
            X_test[:, 0], X_test[:, 1],
            c='',
            edgecolor='black',
            alpha=1.0,
            linewidth=1,
            marker='o',
            s=100,
            label='test set'
        )