#mlロジスティック回帰など分類を行うアルゴリズムがちゃんとトレーニングデータを分類できているか確認するため、決定境界をプロットする方法を学んだ。そのメモをブログに残す。まとめnp.meshgrid()で格子点を取得する。np.arange()などを使ってできるだけ細かく格子点を取得する。格子点を分類器に適用するため、トレーニングデータの形状に変換する。格子点に対して分類を予測する。格子点とその分類の予測をplt.contourf()を使って等高線としてプロットする。11)plt.show()上のようにnp.meshgrid()を使うと、2つの配列x1とx2からなる平面上にある格子点を取得できる。この格子点の間隔を小さくすると、x1とx2からなる平面上の「すべての点」を擬似的に再現できる。以下同じ格子点の変換ある平面上の「すべての点」を分類器に適用すると、平面上に分類した結果をマッピングできるようになる。そのために格子点をトレーニングデータの形状に変換する。x_2)$のようにする。classifier.predict(X)上で分類器に適用できるように変換できたので、あとは予測する。11)plt.xlabel('x1')plt.ylabel('x2')plt.show()(上図は適当な関数を適用しただけです)plt.contourf()は等高線図を引きつつ、領域を塗りつぶしてくれるので決定境界をプロットするのに便利。