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#绘制决策边界，多个近邻比较（多图合并）
fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(10, 3))  #绘制多个画板
for neighbors, ax in zip([1, 3, 9], axes):knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=neighbors)knn.fit(X, y)mglearn.plots.plot_2d_separator(knn, X, fill=True, eps=0.5, ax=ax, alpha=.4) #绘制分界线mglearn.discrete_scatter(X[:, 0], X[:, 1], y, ax=ax)ax.set_title("{} neighbor(s)".format(neighbors))ax.set_xlabel("feature 0")ax.set_ylabel("feature 1")
axes[0].legend(loc=3)

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对于二维数据集，还可以在xy平面上画出所有可能的测试点的预测结果。我们根据平面中每个点所属的类别对平面进行着色。这样可以查看决策边界（decision boundary），即算法对类别0和类别1的分界线

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