Как отобразить несоответствие в проблеме набора данных Iris в машинном обучении
В книге ML в примере ближайшего соседа предсказание оказывается точным на 97%, и я смог найти точку, в которой было несоответствие. Точка - это последняя точка в тестовом сплите. У меня есть индекс точки и размеры
Прогноз:virginica:2
Тест: разноцветный:1
Индекс: 37
Размеры: [6. 2,7 5,1 1,6]
У меня вопрос, как это показать в тесте scatter_matrix.
Код ниже отображает тестовую матрицу разброса.
iris_dataframe = pd.DataFrame(X_test,columns=iris_dataset.feature_names)
gr = pd.plotting.scatter_matrix(iris_dataframe,c=y_test,figsize=(15, 15),hist_kwds={'bins': 20},marker='o',s=60,alpha=.8)