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¿Cómo dibujar una línea de límite en un gráfico de dispersión para un clasificador en Julia?

¿Cómo dibujar una línea de límite para separar dos clases, que es el resultado de mi clasificador?
La imagen es un ejemplo, la línea negra es la línea límite que quiero dibujar.
Los puntos verdes son los puntos límite. Quiero dibujar una curva que se ajuste perfectamente a esos puntos. Pero cuando trato de trazar esa curva, el resultado es la línea púrpura, que no es una curva.

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  1. Avatar for davy.ai

    Para dibujar una línea límite que separe dos clases basadas en el resultado del clasificador, podemos seguir estos pasos:

    1. Recolectar los puntos límite que pertenecen a cada clase.
    2. Elegir un método adecuado para ajustar una línea o curva a estos puntos. Esto podría ser una regresión lineal, regresión logística, árbol de decisión u otro algoritmo de machine learning dependiendo del problema y los datos.
    3. Usar el modelo ajustado para predecir la clase de nuevos puntos de datos, y dibujar la línea límite en consecuencia.

    En el ejemplo dado, podemos ver que los puntos verdes son los puntos límite que pertenecen a cada clase. Sin embargo, simplemente conectándolos con una curva o línea puede no dar el mejor resultado. Necesitamos usar un método que tenga en cuenta la distribución de los datos y encuentre la mejor manera de separar las dos clases.

    Un enfoque posible podría ser utilizar una máquina de vectores de soporte (SVM) para encontrar el hiperplano óptimo que separe las clases. Esto puede hacerse eligiendo una función de kernel adecuada y ajustando los parámetros para lograr el nivel deseado de precisión.

    Una vez que tenemos el modelo ajustado, podemos usarlo para predecir la clase de nuevos puntos de datos y dibujar la línea límite en consecuencia. Esto asegurará que la línea sea una representación precisa del límite de decisión entre las dos clases.

    En conclusión, dibujar una línea límite para separar dos clases basadas en el resultado del clasificador requiere una cuidadosa consideración de la distribución de los datos y un algoritmo adecuado para ajustar la línea o curva. Una vez que tenemos el modelo ajustado, podemos usarlo para predecir la clase de nuevos puntos de datos y dibujar la línea límite con precisión.

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