scikit-learnでサポートベクターマシン(SVM)を行う際のプロットの色と背景を変えたいです

Question

こんにちは。
現在Jupyter Notebook上で、二次元の散布図に対してサポートベクターマシン法を用いて識別線を引いてみているのですが、どうやらデフォルトでプロットの色と背景の色が決まっているらしく、ここを変更する方法があれば教えていただきたく存じます。
せめてプロットの色と背景の色を同系色にできればいいなと思っております。
以下にコードと得られる図を示します。csvファイルにはNH3センサ値の列、COセンサ値の列、NO2センサ値の列と計測した物質を3タイプに分けて1,2,3と数値をふっているtypeの列が載っています。
よろしくお願いいたします。

import pandas as pd
from sklearn import svm
from mlxtend.plotting import plot_decision_regions
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('C:/Users/tatsuro mariya/Documents/Python Scripts/sensor.csv',names=["NH3","CO","NO2","type"])

//Fit Support Vector Machine Classifier

X = df[['NO2','NH3']]
y = df['type']

clf = svm.SVC(C=1.0, kernel='linear', gamma=0.8)
clf.fit(X.values, y.values)

//Plot Decision Region using mlxtend's awesome plotting function

plot_decision_regions(X=X.values, y=y.values,clf=clf, legend=2)

Answer 1

こんにちは。

せめてプロットの色と背景の色を同系色にできれば

この図が分類器の決定境界を図示したものだということを考えれば、散布図のプロット色と塗り潰し面の色が一致していないのはどう考えてもおかしいですよね。

このプロットを行っているのは mlxtend ライブラリの plot_decision_regions 関数ですが、この関数は、分類クラスのラベルがゼロ始まりの整数の連続値である、つまり 0, 1, 2, 3, 4, …であるという前提のもとに描画を行っています。
ところが質問のデータの分類ラベル（type列の値）は 1, 2, 3 であるため、結果としてグラフ表示の不具合となっています。

正しいグラフ表示にするためには、以下のいずれかの方法をとる必要があります。

1. 元データの分類ラベル自体を 0, 1, 2 に変更する
2. plot_decision_regions 関数内で一時的にラベルを 0, 1, 2 に書き換える
3. plot_decision_regions 関数を使わず自分で matplotlib ライブラリを使って描画する（plot_decision_regions も内部では matplotlib を使って描画しています）

2 の方法を説明すると、ラベルを 1, 2, 3 から 0, 1, 2 に書き換えるために y = df['type'] を

y = df['type'] - 1

に変更します。さらに凡例のラベルを元の 1, 2, 3 で表示するために plot_decision_regions(X=X.values, y=y.values,clf=clf, legend=2) の部分を

ax = plot_decision_regions(X=X.values, y=y.values,clf=clf)
handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
ax.legend(handles, [1, 2, 3], framealpha=0.3, scatterpoints=1, loc=2)

に変更します。もちろんここで [1, 2, 3] を ['物質名a', '物質名b', '物質名c'] などとしても構いません。

デフォルトでプロットの色と背景の色が決まっているらしく、ここを変更する方法があれば

単純に色を変えるだけであれば、plot_decision_regions 関数に colors 引数を渡して変更することができます。デフォルトは

plot_decision_regions(X, y, clf, colors='red,blue,limegreen,gray,cyan')

です。分類クラス 0 が red、クラス 1 が blue、クラス 2 が limegreen, …と対応しています。色名については https://matplotlib.org/examples/color/named_colors.html を参照してください。

もっと細かい調整については matplotlib にキーワード引数を渡すことによって行うことができます。ドキュメント中の Example 9 - Customizing the plotting style を参照してください。

Comments

[tatsuromariya]

ご回答ありがとうございました。
原因を突き止めていただいき感謝しております。
おかげさまで思い描いていた図を作成することができました。

Answer 2

colorsという引数を取るので、ここを渡してあげれば基本的には良いのかと思われます。

mlxtend/decision_regions.py at e8e7c092f47fcc5228f90df367173667b568276c · rasbt/mlxtend · GitHub

質問の画像は、理由はよくわかりませんがマーカーと背景が噛み合ってませんね。同色になりそうなのですが。

mlxtendに頼らずとも、Exampleを適当に真似て自分でプロットしてしまうという手はあります。

Examples — scikit-learn 0.24.1 documentation

Comments

[tatsuromariya]

ご回答ありがとうございました。
データの分類ラベルがずれていたことが同色にならない原因だったようです。
色々教えていただきありがとうございました。