机器学习9(分类模型决策边界)

本文介绍了决策边界的概念及其在评估分类模型性能中的作用,特别是针对逻辑回归模型。通过实例展示了如何绘制决策边界,并讨论了决策边界形状如何反映模型的分类能力和过拟合倾向。此外,文章指出逻辑回归的线性决策边界和方程系数并不能直接体现特征的重要性,强调了特征可解释性的复杂性,并对比了与其他模型如SVM的区别。

决策边界

  • 逻辑回归的算法基础内容结束,我们还需要补充一些关于分类模型的基础知识,包括观察分类模型分类性能的决策边界的基本概念与实现方法,同时也包括对于分类模型的一系列模型评估指标的基本解释与使用场景
    # 准备科学计算模块
    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    # 绘图模块
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 自定义模块
    
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