绘制散点图以识别二进制分类模型中的决策边界时应选择哪些功能？

Question

我正在使用具有二元分类模型的目标列（标签）的具有多个功能的defaults.csv数据集（UCI信用卡）。我想显示一个具有决策边界的散点图。该图应如下所示：

当前，我正在使用以下具有随机功能的代码：

df['BILL_AMT4'] = df['BILL_AMT4'].astype(float)
df['LIMIT_BAL'] = df['LIMIT_BAL'].astype(float)
sns.lmplot('LIMIT_BAL', 'BILL_AMT4', df, hue='default payment next month', fit_reg=False)
fig = plt.gcf()
fig.set_size_inches(15, 10)
plt.show()

我无法从x和y轴的特征集中选择哪些特征，以选择模型。例如-线性分离-Logistic回归，非线性-svm等。

我如何实现这个情节？