Iris-setosa와 Iris-versicolor 붓꽃만 가지고 (클래스 0과 클래스 1) 로지스틱 회귀 구현이 작동하는지 확인해 보겠습니다.
>>> X_train_01_subset = X_train[(y_train == 0) | (y_train == 1)]
>>> y_train_01_subset = y_train[(y_train == 0) | (y_train == 1)]
>>> lrgd = LogisticRegressionGD(eta=0.05,
... n_iter=1000,
... random_state=1)
>>> lrgd.fit(X_train_01_subset,
... y_train_01_subset)
>>> plot_decision_regions(X=X_train_01_subset,
... y=y_train_01_subset,
... classifier=lrgd)
>>> plt.xlabel('petal length [standardized]')
>>> plt.ylabel('petal width [standardized]')
>>> plt.legend(loc='upper left')
>>> plt.tight_layout()
>>> plt.show()
만들어진 결정 영역 그래프는 다음과 같습니다.
▲ 그림 3-5 로지스틱 모델이 만든 결정 경계