【机器学习】机器学习分类模型决策边界，MLxtend轻松绘制！

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编辑：Peter 作者：Peter 今天给大家介绍如何基于MLxtend扩展包绘制5种机器学习分类模型的决策边界。 自适应神经元二分类器Adative Linear Neuron Classifier 逻辑回归分类器LogisticRegression 多层感知机分类器MultillayerPerceptron 集成投票分类器EnsembleVoteClassifier 堆叠分类器StackingClassifier 令人惊艳的MLxtend绘图！ MLxtend，无比强大的机器学习扩展包！ 导入库 import  numpy  as  np import  pandas  as  pd import  matplotlib import  matplotlib.pyplot  as  plt import  matplotlib.gridspec  as  gridspec from  matplotlib  import  cm plt.rcParams[ 'font.sans-serif' ]=[ 'SimHei' ]  #用来正常显示中文标签 plt.rcParams[ 'axes.unicode_minus' ] =  False   #用来正常显示负号 import  itertools  from  sklearn  import  datasets from  sklearn.linear_model  import  LogisticRegression  # 逻辑回归分类 from  sklearn.svm  import  SVC   # SVC from  sklearn.ensembl ………………………………