마지막으로 2장에서 만든 plot_decision_regions 함수를 사용하여 새로운 퍼셉트론 모델의 결정 경계를 그려서 세 개의 붓꽃 샘플을 잘 구분하는지 시각화하겠습니다. 여기에서는 조금 수정해서 테스트 데이터셋의 샘플을 작은 원으로 다르게 표시하겠습니다.
from matplotlib.colors import ListedColormap
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_decision_regions(X, y, classifier, test_idx=None,
resolution=0.02):
# 마커와 컬러맵을 설정합니다
markers = ('o', 's', '^', 'v', '<')
colors = ('red', 'blue', 'lightgreen', 'gray', 'cyan')
cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(y))])
# 결정 경계를 그립니다
x1_min, x1_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
x2_min, x2_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
xx1, xx2 = np.meshgrid(np.arange(x1_min, x1_max, resolution),
np.arange(x2_min, x2_max, resolution))
lab = classifier.predict(np.array([xx1.ravel(), xx2.ravel()]).T)
lab = lab.reshape(xx1.shape)
plt.contourf(xx1, xx2, lab, alpha=0.3, cmap=cmap)
plt.xlim(xx1.min(), xx1.max())
plt.ylim(xx2.min(), xx2.max())