機械学習とプログラミングの初心者です。Windows10でAnaconda3を入れてJupyterNotebookを使用しています。
「pythonではじめる機械学習」の「2.3.7カーネル法を用いたサポートベクターマシン」のp.92~93の以下コードについてご教示ください。
データセット「make_blobs」の特徴量データを一部加工・追加して3次元グラフを描く部分になりますが、わからない点が2つあります。
- 1点目
8行目でAxes3Dとaxes3dをimportする記述があるのですが、なぜ右のaxes3dが必要なのかわかりません。実際、消して走らせても結果に変化は無いように見えるのですが、どういった役割になるでしょうか。
- 2点目
12行目と13行目に、cmap=mglearn.cm2という記述があるのですが、どういった役割になるでしょうか。右端のcmの後の数字は2と3以外を入力するとエラーになりました。しかし、2と3で出力結果を比較しても、どこが変化しているのかわかりません。更に、cmap=mglearn.cm2の記述自体を2か所とも削除してしまっても、グラフに変化はないように見えます。cmapとcm2がわかりません。
どうぞよろしくお願いいたします。
以下は当該コードとなります。
python
1import mglearn 2import numpy as np 3import matplotlib.pyplot as plt 4from sklearn.datasets import make_blobs 5X,y=make_blobs(centers=4,random_state=8) 6y=y%2 7X_new=np.hstack([X,X[:,1:]**2]) 8from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D,axes3d 9figure=plt.figure() 10ax=Axes3D(figure,elev=-152,azim=-26) 11mask=y==0 12ax.scatter(X_new[mask,0],X_new[mask,1],X_new[mask,2],c='b',cmap=mglearn.cm2,s=60) 13ax.scatter(X_new[~mask,0],X_new[~mask,1],X_new[~mask,2],c='r',marker='^',cmap=mglearn.cm2,s=60) 14ax.set_xlabel("feature0") 15ax.set_ylabel("feature1") 16ax.set_zlabel("feature1**2")
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