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逻辑回归中的决策边界解析与应用实例

news 2025/9/23 12:17:47

逻辑回归是分类问题中最常见且经典的算法之一，其核心思想是通过一个线性组合（logit）来预测某个事件发生的概率。对于二分类问题，模型的目标是将输入数据根据某种标准分为两类。这时，决策边界的定义尤为重要，它决定了模型的分类规则。本文将详细介绍逻辑回归中的决策边界，帮助读者理解其原理与实际应用。

逻辑回归的决策边界是模型用于区分不同类别的分界线，数学上可以定义为：

$\cdot x + b = 0$

其中：

模型通过计算 $z$ 来判断分类结果：

概率解释：
决策边界也可以看作是模型对类别预测概率为 50% 的点。此时，模型最不确定：

$P (y = 1∣ x) = 0.5$

在边界一侧，模型认为类别为正类的概率大于 50%，而在另一侧则小于 50%。

根据特征工程的不同，逻辑回归的决策边界可以是线性的，也可以是非线性的。常见的几种类型如下：

当原始特征是线性时，决策边界是一个直线或平面。例如，对于两个特征 $x_1$ 和 $x_2$ ，线性决策边界可以表示为：

$x_1 + x_2 - 3 = 0$

当引入多项式特征（如 $x_1^2, x_2^2$ ）时，决策边界可能呈现为圆形：

$x_1^2 + x_2^2 = 1$

通过添加高阶多项式或交互项，决策边界可以变得复杂。例如：

$x_1^2 + 2x_1x_2 + x_2^2 - 1 = 0$

这时，决策边界会是一个椭圆或复杂曲线。

默认情况下，逻辑回归的阈值是 0.5，这意味着当预测的概率大于等于 0.5 时，模型将预测为正类，反之则为负类。但实际应用中，阈值可以根据业务需求进行调整。例如，在医疗诊断中，可能希望提高模型的精确度，因此会选择更高的阈值。

决策边界的可视化能够帮助理解模型的分类规则。对于二维数据，决策边界通常为一条直线或曲线。以下是一个简单的可视化代码示例，展示如何绘制决策边界：

boundary_x2 = (-w1 * x1_range - b) / w2  # 解方程得到 x2
plt.plot(x1_range, boundary_x2, 'r-', label='决策边界')

通过热力图，我们还可以查看不同区域的预测概率。例如，可以使用以下代码来绘制等高线图：

Z = model.predict_proba(np.c_[X1.ravel(), X2.ravel()])[:, 1]
plt.contourf(X1, X2, Z.reshape(X1.shape), levels=[0, 0.5, 1], alpha=0.3)

通过特征工程，可以将线性逻辑回归转化为非线性模型。例如，引入多项式特征来扩展模型，具体实现如下：

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
poly = PolynomialFeatures(degree=2)
X_poly = poly.fit_transform(X)

这时，模型将使用非线性的决策边界，如圆形或椭圆形边界来分类数据。

决策边界直接影响模型的性能，特别是在分类精度、召回率和准确率等评估指标上。例如，过于复杂的决策边界可能会导致过拟合，模型在训练数据上表现良好，但在新数据上效果较差。因此，在特征工程时，适当选择决策边界的复杂度非常重要。

假设你正在使用一款相亲APP，系统根据对方的年龄和收入来预测你是否喜欢TA。系统会计算一个好感度分数，并通过逻辑回归来判断你是否喜欢对方。

决策边界：系统会在“年龄-收入”坐标图上画一条分界线，线上方表示喜欢，线下方表示不喜欢。
如何产生决策边界：系统会计算一个“好感度分数”：

$\times 0.5 + 收入 \times 0.3) - 10$

如果分数大于 0，预测喜欢，否则预测不喜欢。
非线性决策边界：如果你对“年轻富豪”和“年长中产”都有好感，但对“中年普通收入”不感兴趣，系统可能会通过特征扩展，绘制一个环形的决策边界。
调整标准：提高阈值，例如从“好感>0”改为“好感>5”，边界会向更严格的方向移动，预测会变得更加保守。