本文整理汇总了Python中sklearn.preprocessing.LabelEncoder.ravel方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python LabelEncoder.ravel方法的具体用法？Python LabelEncoder.ravel怎么用？Python LabelEncoder.ravel使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类sklearn.preprocessing.LabelEncoder的用法示例。
在下文中一共展示了LabelEncoder.ravel方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1:
# 需要导入模块: from sklearn.preprocessing import LabelEncoder [as 别名]
# 或者: from sklearn.preprocessing.LabelEncoder import ravel [as 别名]
t2 = np.linspace(x2_min, x2_max, M)
x1, x2 = np.meshgrid(t1, t2) # 生成网格采样点
x_show = np.stack((x1.flat, x2.flat), axis=1) # 测试点
print x_show.shape
cm_light = mpl.colors.ListedColormap(['#A0FFA0', '#FFA0A0', '#A0A0FF'])
cm_dark = mpl.colors.ListedColormap(['g', 'r', 'b'])
y_show_hat = model.predict(x_show) # 预测值
print y_show_hat.shape
print y_show_hat
y_show_hat = y_show_hat.reshape(x1.shape) # 使之与输入的形状相同
print y_show_hat
plt.figure(facecolor='w')
plt.pcolormesh(x1, x2, y_show_hat, cmap=cm_light) # 预测值的显示
plt.scatter(x_test[0], x_test[1], c=y_test.ravel(), edgecolors='k', s=150, zorder=10, cmap=cm_dark, marker='*') # 测试数据
plt.scatter(x[0], x[1], c=y.ravel(), edgecolors='k', s=40, cmap=cm_dark) # 全部数据
plt.xlabel(iris_feature[0], fontsize=15)
plt.ylabel(iris_feature[1], fontsize=15)
plt.xlim(x1_min, x1_max)
plt.ylim(x2_min, x2_max)
plt.grid(True)
plt.title(u'鸢尾花数据的决策树分类', fontsize=17)
plt.show()
# 训练集上的预测结果
y_test = y_test.reshape(-1)
print y_test_hat
print y_test
result = (y_test_hat == y_test) # True则预测正确，False则预测错误
acc = np.mean(result)
print u'准确度: %.2f%%' % (100 * acc)