Python可视化：使用plot_decision_boundary绘制逻辑回归决策边界

使用plot_decision_boundary函数可视化逻辑回归决策边界

'plot_decision_boundary'函数并非Python内置函数，而是用户自定义的函数，用于绘制逻辑回归模型的决策边界，以便更直观地理解模型的分类效果。

函数参数说明：

• 'lr'： 训练好的逻辑回归模型对象。- 'x_train'： 用于训练模型的特征数据。- 'y_train'： 用于训练模型的标签数据。

函数功能：

1. 利用输入的训练集特征数据('x_train')和标签数据('y_train')对输入的逻辑回归模型('lr')进行拟合。2. 根据拟合后的模型参数，计算决策边界。3. 绘制决策边界，并将训练集数据点绘制在图上，以展示模型的分类效果。

**使用示例：**python# 假设你已经定义了plot_decision_boundary函数，并训练好了逻辑回归模型lrplot_decision_boundary(lr, x_train, y_train)

注意：

你需要根据自己的需求定义'plot_decision_boundary'函数。通常，该函数会使用matplotlib库绘制图形。

通过可视化决策边界，你可以更直观地了解逻辑回归模型的分类性能，以及模型参数对决策边界的影响。