决策边界不是分类中训练数据的属性

Question

在Andrew Ng关于分类课程（在第三个视频中）的ML视频中，他说，决策边界不是训练集的属性＆＃34;。这句话是什么意思？它是否也意味着我们在线性回归中使用的直线或任何曲线拟合数据都不是训练集的属性？他声称这些曲线（通过线性回归实现）不是相应训练数据的属性。我对此有点困惑。如果我的怀疑可以被删除。提前谢谢。

Answer 1

决策边界是分类器的属性。不同的分类器导致不同的决策边界。

决策边界与线性回归无关，因为它只对分类问题有意义。决策边界是在分类问题中分割两个不同类的元素的曲线（或表面，在两个以上的维度中）。在逻辑回归中，决策边界是一条直线，而在非线性分类方法中，如神经网络，决策边界是一条曲线。