获取数据集,并画图代码如下: 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() 得到图如下: 定义决策边界函数: # 咱们先顶一个一个函数来画决策边界 def plo