逻辑回归中生成15%、30%等额外线性决策边界的代码行是哪几行？

以下是负责生成15%、30%这类概率阈值对应的额外线性决策边界的代码行：

1. 准备网格数据并计算预测概率

   • 生成覆盖绘图区域的网格点，为后续概率计算提供数据基础：

     x0, x1 = np.meshgrid(
             np.linspace(2.9, 7, 500).reshape(-1, 1),
             np.linspace(0.8, 2.7, 200).reshape(-1, 1),
         )
     

   • 将网格点转换为模型可处理的输入格式，并预测每个点属于鸢尾花Virginica品种的概率：

     X_new = np.c_[x0.ravel(), x1.ravel()]
     y_proba = log_reg.predict_proba(X_new)
     

2. 绘制概率等高线（即额外决策边界）

   • 把预测概率结果重塑为网格形状，再用contour函数绘制不同概率阈值的等高线，这些就是你看到的15%、30%等额外线性边界：

     zz = y_proba[:, 1].reshape(x0.shape)
     contour = plt.contour(x0, x1, zz, cmap=plt.cm.brg)
     

   • 给这些等高线添加数值标签，明确显示每条边界对应的概率值：

     plt.clabel(contour, inline=1, fontsize=12)
     

注：代码中那条黑色虚线（plt.plot(left_right, boundary, "k--", linewidth=3)）是50%概率的决策边界，不属于你询问的额外边界范畴。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者John Conor