本篇文章将详细介绍如何使用Python编程语言来绘制机器学习模型中分类器的决策边界图。通过具体的代码示例和解释，帮助读者深入理解不同算法的工作机制及其在二维空间中的可视化表示。
获取数据集并画图的代码如下：
```python
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_moons
import matplotlib.pyplot as plt
# 手动生成一个随机的平面点分布，并画出来
np.random.seed(0)
X, y = make_moons(200, noise=0.20)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=40, c=y, cmap=plt.cm.Spectral)
plt.show()
```
定义决策边界函数：
```python
# 定义一个函数来画决策边界
def plot_decision_boundary(model, ax, X, y):
# 这里省略了具体实现细节，因为重点在于说明如何使用这个函数。
```
这段代码首先导入所需的库，并生成了一组随机分布的数据点。接着绘制这些数据的散点图以可视化其结构。
另外定义了一个用于画出决策边界的辅助函数`plot_decision_boundary()`，以便后续分析模型时可以直观地观察分类效果。
5星
