我正在对这个数据集应用多种机器学习算法，所以我尝试了逻辑回归，并绘制了预测结果，但结果看起来完全不对，因为图表只显示了一个类别的数据点。以下是数据和我的尝试：

set.seed(10)x1 <- runif(500) - 0.5x2 <- runif(500) - 0.5y <- ifelse(x1 ^ 2 - x2 ^ 2 > 0, 1, 0)dat <- data.frame(x1, x2, y)#Logistic Regressionfit.glm <- glm(y ~ x1 + x2, data = dat, family = "binomial")y.hat.3 <- predict(fit.glm,dat)plot(x1,x2,col = c("red","blue")[y.hat.3 + 1])

回答：

predict 默认返回逻辑回归的对数几率。要获得预测类别，请使用 type = "resp" 获取预测概率，然后使用决策规则如 p > 0.5 将其转换为类别：

y.hat.3 <- predict(fit.glm,dat, type = "resp") > 0.5plot(x1,x2,col = c("red","blue")[y.hat.3 + 1])