python 逻辑回归结果图

Python中的逻辑回归通常用于分类问题，特别是在二分类情况下。预测结果通常不是连续的数值，而是概率值，表示样本属于某一类别的可能性。逻辑回归模型训练完成后，我们会用它的决策边界和预测概率来可视化结果。

当查看逻辑回归的结果图时，我们通常关注以下几点：

1. **决策边界**（也称分割线或决策函数）：这是模型在特征空间中划分两类数据的线或超平面。如果数据是线性可分的，决策边界会是一个直线；如果非线性，可能是曲线或多项式形式。

2. **ROC曲线**（Receiver Operating Characteristic Curve，接收者操作特征曲线）：这是一种图形化的方式，显示了真正例率（True Positive Rate，TPR）与假正例率（False Positive Rate，FPR）之间的权衡。随着阈值的变化，曲线描绘了分类器在不同误报率下的召回率（敏感性）。

3. **混淆矩阵**：列出了真正例（True Positive, TP）、假正例（False Positive, FP）、真负例（True Negative, TN）和假负例（False Negative, FN）的数量，直观展示模型在实际分类中的表现。

4. **预测概率**：模型给出每个样本属于正类的概率。可视化这些概率可以帮助理解模型的信心程度。

为了创建这些图表，你可以使用Python的库如`matplotlib`和`sklearn.metrics`。例如，`plot_decision_boundary`函数可用于绘制决策边界，`plot_roc_curve`用于绘制ROC曲线。如果你有具体的数据和模型实例，我可以提供更详细的代码示例。你想了解如何在Python中实现这些图形吗？如果是，请告诉我你手头是否有数据或已经训练好的模型。