一、基础
- 逻辑回归中的决策边界，本质上相当于在特征平面中找一条直线，用这条直线分割所有的样本对应的分类；
- 逻辑回归只可以解决二分类问题（包含线性和非线性问题），因此其决策边界只可以将特征平面分为两部分；
- 问题：使用直线分类太过简单，因为有很多情况样本的分类的决策边界并不是一条直线，如下图；因为这些样本点的分布是非线性的；
- 方案：引入多项式项，改变特征，进而更改样本的分布状态；
二、具体实现
1）模拟数据集
-
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
