【Python机器学习】零基础掌握DecisionBoundaryDisplay检验、检查
为什么决策边界如此重要？
决策边界是机器学习中一个经常被忽视的话题。在处理分类问题时，了解如何可视化决策边界能帮助解释模型行为，也能更好地理解模型的优缺点。例如，在医学诊断、股票市场或者自动驾驶等领域，有效地划分和识别数据的不同区域可能是至关重要的。
假设有一个在线购物网站，该网站希望通过用户的购物习惯和行为数据，准确地预测哪些用户更有可能进行购买。为了解决这个问题，可以使用逻辑回归模型来进行分类，并通过决策边界来可视化模型的分类效果。
| 用户ID | 浏览时长（分钟） | 点击次数 | 年龄 | 是否购买（1是，0否） |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 5.1 | 3.5 | 30 | 1 |
| 2 | 4.9 | 3.0 | 25 | 0 |
| 3 | 7.0 | 3.2 | 35 | 1 |
| 4 | 6.4 | 3.2 | 40 | 1 |
| 5 | 5.9 | 3.0 | 22 | 0 |
| 6 | 6.0 | 2.9 | 31 | 1 |
| 7 | 6.1 | 2.8 | 29 | 0 |
| 8 | 6.2 | 2.7 | 38 | 1 |
| 9 | 5.1 | 2.5 |