from mlxtend.plotting import plot_decision_regionsimport matplotlib.pyplot as pltclf = svm.SVC(decision_function_shape='ovo')clf.fit(X.values, y.values) # Plot Decision Region using mlxtend's awesome plotting functionplot_decision_regions(X=X.values,                       y=y.values,                      clf=clf,                       legend=2)# Update plot object with X/Y axis labels and Figure Titleplt.xlabel(X.columns[0], size=14)plt.ylabel(X.columns[1], size=14)plt.title('SVM Decision Region Boundary', size=16)

我运行了上述代码，得到了下面的图。我原本打算使用SVC来处理二元响应0和1，但我无法理解这个图。我原本期望看到一个清晰可分的空间。不知道您能否帮助我解读这些结果。感谢您的帮助！

回答：

您绘制的是两个维度，因此我们无法判断在图表所示的更高（或不同）的维度空间中是否更加清晰可分。蓝色区域中的橙色三角形会被误分类，反之亦然。