绘制3个类的决策边界[scikit learn python]

Question

我在python中使用scikitlearnsvm生成一个分类器，它有3个类。我正在试验样本权重，所以我想看看这3个类的决策边界。在

到目前为止，我得到的是：

xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-4, 5, 200), np.linspace(-4, 5, 200))
zz, ww = np.meshgrid(np.linspace(-4, 5, 200), np.linspace(-4, 5, 200))
Z = clf.decision_function(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel(), zz.ravel()])
Z

出[0]：

^{pr2}$

通常2节课我都会这样做：

Z = Z.reshape(xx.shape) #This is where it throws an error if I attempt the 3 class approach 
axis.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.75, cmap=plt.cm.seismic)
axis.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=Y, s=10 * sample_weight, alpha=0.9,cmap=plt.cm.seismic)

我的训练集有3个分类变量和3个类。是否也可以（或仅可能）在类似于matplotlib的3dcurtour的3d绘图中绘制此图？在

超级感谢所有帮助我的人