【Scikit-learn】MLPの決定境界を可視化(ニューラルネットワーク・多層パーセプトロン)

Pythonと機械学習ライブラリ「scikit-learn」によるニューラルネットワーク(多層パーセプトロン・MLP)の可視化(決定境界のプロット)についてまとめました。

ニューラルネットワークとは

前回記事では、Pythonと機械学習ライブラリ「scikit-learn」でニューラルネットワーク(多層パーセプトロン・MLP)の学習モデルを作成しました。

【Scikit-learn】ニューラルネットワーク(多層パーセプトロン・MLP)
Pythonと機械学習ライブラリ「scikit-learn」によるニューラルネットワーク(多層パーセプトロン・MLP)の使い方についてまとめました。

今回は、Scikit-learnで作成した学習済みモデルをグラフで可視化(生成された決定境界を描画)します。
やり方は簡単で、説明変数に合わせた細かい入力データを作り、学習したモデルで分類を行い塗りつぶしていきます。
その際、各クラスを色分けしてプロットすることで、決定境界(分類の境界線)が浮かび上がります。
細かいデータを作る際は、numpyのmeshgridを使うと便利です。

ソースコード

サンプルプログラムのソースコードです。


学習用データ


テスト用データ


【応用】決定境界の可視化、、データセットの利用

【Scikit-learn】機械学習入門・使い方・読み方
この記事では、Pythonモジュール「Scikit-learn」で機械学習を行う方法について入門者向けに使い方を解説します。

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