逻辑回归画出分类边界

要画出逻辑回归的分类边界，首先需要训练一个逻辑回归模型。逻辑回归是一种用于二分类问题的机器学习算法，它通过对输入特征进行线性组合，并应用一个sigmoid函数将结果映射到0和1之间的概率值。

一旦模型训练完成，我们可以使用它来预测新样本的类别，并将其用于绘制分类边界。以下是一些步骤：

1.准备数据集：获取带有标签的训练数据集，其中包含输入特征和对应的类别标签。

2.训练模型：使用逻辑回归算法对数据集进行训练，学习出最佳的权重和偏置。

3.生成网格点：为了画出分类边界，我们需要在特征空间中生成一组网格点，通常是在特征范围内均匀分布的点。

4.预测类别：对于每个网格点，使用训练好的模型进行预测，得到对应的类别标签。

5.绘制分类边界：根据预测结果，在特征空间中绘制分类边界，通常可以使用等高线图或者颜色填充来表示。

这些步骤可以使用Python中的机器学习库如scikit-learn或者tensorflow来实现。具体的绘图方法可以使用matplotlib或者seaborn等库来实现。