В настоящее время я работаю с набором данных о раке молочной железы, загруженным из sklearn.Я превратил его в информационный блок следующим образом:
data = load_breast_cancer()
#Load cancer dataset as dataframe
cancer = pd.DataFrame(np.c_[data['data'], data['target']], columns= np.append(data['feature_names'], ['target']))
Я создал модель классификации соседей KNN и протестировал ее.Теперь я хочу построить границы решений, используя mglearn
, но продолжаю получать эту ошибку: TypeError: unhashable type: 'slice'
Вот мой кусок кода:
import mglearn
fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize = (14, 5))
for n_neighbors, ax in zip([1, 7, 15], axes):
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors = n_neighbors).fit(cancer, cancer["target"])
mglearn.plots.plot_2d_separator(knn, cancer, fill = True, eps = 0.5, ax = ax, alpha = 0.4)
mglearn.discrete_scatter(cancer.iloc[:, 0], cancer.iloc[:, 1], cancer["target"], ax = ax)
ax.set_title("{} neighbor(s)".format(n_neighbors))
ax.set_xlabel("feature 0")
ax.set_ylabel("feature 1")
axes[0].legend(loc=3)
Есть предложения?