Visualización 3D

Usa plot_pair_3d para renderizar una superficie de probabilidad o regresión para cualquier par de características, junto con los puntos de datos originales en un scatterplot.

Ejemplo

from sklearn.datasets import load_iris
from sheshe import ModalBoundaryClustering

X, y = load_iris(return_X_y=True)
mbc = ModalBoundaryClustering(random_state=0).fit(X, y)

# superficie básica para las dos primeras características
mbc.plot_pair_3d(X, pair=(0, 1), class_label=mbc.classes_[0])

Parámetros

pair (tuple[int, int]): índices de las dos características a visualizar.
class_label (int o str, opcional): clase cuya superficie de probabilidad se dibuja. Requerido para clasificación.
grid_res (int, por defecto 50): resolución de la rejilla 3D.

Ejemplo con Plotly

fig = mbc.plot_pair_3d(
    X,
    pair=(0, 1),
    class_label=mbc.classes_[0],
    grid_res=75,
    engine="plotly",
)
fig.show()