partimat怎么用于绘制逻辑回归的分类边界

`partimat`函数本身并不是设计用来绘制逻辑回归的分类边界的工具，但它可以用于分析模型的结果，特别是当模型涉及到类别变量时。逻辑回归是一种预测二元分类结果的概率模型，而`partimat`则更适合于展示数据集在不同特征组合下的频次或概率分布。

如果你已经训练了一个逻辑回归模型并且想可视化其分类边界，通常会使用一些专门的绘图库，比如`ggplot2`配合`ggforce`或`geomdl`来画出决策边界。例如：

1. 先对数据应用逻辑回归模型：

model <- glm(response ~ predictor_1 + predictor_2, data = your_data, family = binomial())

2. 然后可以使用`predict()`函数生成每一对输入值对应的预测概率：

probabilities <- predict(model, newdata = expand.grid(predictor_1 = seq(min(your_data$predictor_1), max(your_data$predictor_1), length.out = 100),
                                                   predictor_2 = seq(min(your_data$predictor_2), max(your_data$predictor_2), length.out = 100)), type = "response")

3. 最后利用`ggplot2`来画出高概率区域作为分类边界：

library(ggplot2)
library(tidyr)
df_grid <- as.data.frame(expand.grid(predictor_1 = seq_range, predictor_2 = seq_range))
df_grid$predicted_class <- ifelse(probabilities > 0.5, 1, 0) # 或根据阈值判断类别
ggplot(df_grid, aes(x=predictor_1, y=predictor_2, fill=predicted_class)) +
  geom_tile() +
  scale_fill_manual(values = c("blue", "red")) +
  theme_minimal()