make_moons数据集为模拟二维分类数据集，该数据集由2个半月形组成，每个类别都包含100个数据点。之所以使用这种简单的低维数据集，是因为它们方便展示可视化效果。下列代码可将该数据集的所有数据点可视化，图像以第一个特征为x轴，第二个特征为y轴，每个数据点对应图像上中的一点，每个点的颜色对应其类别。
#导入必要的模块
import sklearn
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_moons
#导入make_moons数据集
X, y = sklearn.datasets.make_moons(200,noise=0.2)
#绘制散点图
plt.scatter(X[:,0], X[:,1],c=y,cmap=plt.cm.Spectral)
#显示所画的图
plt.show()
