神经网络MLPClassifie

波大大12138

#MLPClassifier在鸢尾花数据测试-逻辑回归
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

iris=load_iris()
x=iris['data']
y=iris['target']
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.2)#
clf=MLPClassifier(solver='adam',alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=(3,3),random_state=1,max_iter=100000,)
clf.fit(x,y)
clf.score(x_test,y_test)  


以上是完全正确的代码，我的问题是，我想用import matplotlib.pyplot as plt  #画图展示展示出来，所以加了以下代码：但是跑不出来？


import matplotlib.pyplot as plt  #画图展示
h=.02 #设置网格步长，为作图准备
#为作图准备
x_min,x_max=x[:,0].min()-.5,x[:,0].max()+.5#第一维度网格数据预备
y_min,y_max=x[:,1].min()-.5,x[:,1].max()+.5#第二维度
#做面积
xx,yy=np.meshgrid(np.arange(x_min,x_max,h),np.arange(y_min,y_max,h))#创建网格数据
#预测模型
z=logreg.predict(np.c_[xx.ravel(),yy.ravel()])#预测
z=z.reshape(xx.shape)#将z矩阵转换为与xx相同的形状
#绘制图像,绘制模型分类器的结果图像
plt.figure(figsize=(4,4))#设置画板
plt.pcolormesh(xx,yy,z,cmap=plt.cm.Paired)
#绘制模型图像以及样本点图像
plt.figure(figsize=(4,4))#设置画板
plt.pcolormesh(xx,yy,z,cmap=plt.cm.Paired)#作网格图
plt.scatter(x_test[:,0],x_test[:,1],c=y_test,edgecolors='k',cmap=plt.cm.Paired)#画出预测的结果
plt.xlabel('Sepal length')#作x轴标签
plt.ylabel('Sepal width')#作y轴标签
plt.xlim(xx.min(),xx.max())#设置x轴范围
plt.ylim(yy.min(),yy.max())#设置y轴范围
plt.show()

学渣李某人

emm, 你用代码格式发一下, 我给你看看