Logistic 回归的决策边界

决策边界的重要性/意义
在使用数据集训练机器学习模型之后，我们通常需要可视化特征空间中数据点的类。散点图上的决策边界就是出于这个目的。而散点图更是包含着属于不同类别的数据点（用颜色或形状表示），决策边界可以通过多种不同的策略绘制：

单线决策边界：在散点图上绘制决策边界的基本策略是找到一条将数据点分隔成不同类区域的单线。现在，利用训练过的模型找到与机器学习算法相关的参数，进而找到这条直线。然后利用得到的参数和机器学习算法找到直线坐标。如果你不知道ML算法的工作原理，那么你将无法继续进行下去。

基于轮廓的决策边界：另一种策略是绘制轮廓，这些轮廓是用匹配或紧密匹配的颜色包围数据点的区域——描绘数据点所属的类，以及描绘预测类的轮廓。这是最常用的策略，因为它不使用模型训练后得到的机器学习算法的参数和相关计算。但另一方面，我们并不能很好地用一条直线来分离数据点，也就是说这条直线只能通过训练后得到的参数及其坐标计算得到。

1 决策边界

在二分类问题中，我们只需要一个线性判别函数

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