如何决定在14个特征Logistic回归模型中使用哪个假设函数和决策边界？

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我正在尝试实现具有14个功能的多变量Logistic回归模型。对于2个特征，我们可以使用散点图可视化数据，并手动决定假设函数和决策边界。我如何为14个功能做同样的事情？有没有可视化这些数据的方法？如果不是，我怎样才能达到最佳状态？如何决定在14个特征Logistic回归模型中使用哪个假设函数和决策边界？

来源

2017-04-02 ysn

你想要得到的最佳值多参数回归，或者你只是想代表用户这样的数据？ – user3811082

我想要将数据可视化，以便我可以提出一个非常适合训练集的假设 – ysn

这里我做到这一点。我有一个多参数数据集，我需要表示值的映射。每个数据集都有独立的值（parametres）和依赖的值（functions）。我只是让用户选择该函数应该在地图上表示的参数以及轴上绘制的参数。其他参数（不是轴）用户可以通过从列表中选择值来改变homself。

和用户后，在同一地图改变某些参数应用：

来源

2017-04-06 13:27:43 user3811082

如何决定在14个特征Logistic回归模型中使用哪个假设函数和决策边界？

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