sklearn Perceptron学习

Question

我试图了解sklearn.linear_model中Perceptron如何执行fit（）函数（Documentation）。问题来自这段代码：

clf = Perceptron()
clf.fit(train_data, train_answers)

print('accuracy:', clf.score(train_data, train_answers))
accuracy: 0.7

我认为拟合的目标是创建分类函数，它将在测试数据上给出100％准确度的答案，但在上面的例子中它只给出了70％。我已经尝试了另外一个数据集，其中准确率为60％。

在拟合过程中我有什么误解？

Answer 1

这取决于您的训练数据模式分布。在下面显示的图表中，您是否可以找到直线来分隔蓝色和红色？显然不是，这就是重点。您的数据必须是线性可分的 Perceptron Learning Algorithm可以在培训数据上实现100％的准确率。否则，没有直线可以完美地分离它。