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在具有两个类别的统计分类问题中，决策边界或决策面是将基础向量空间划分为两组的超曲面，每个类别一个。 分类器会将决策边界一侧的所有点归为一类，并将另一侧的所有点归为另一类。 决策边界是问题空间中分类器的输出标签不明确的区域。如果决策面是超平面，则分类问题是线性的，并且类别是线性可分离的。 决策界限并不总是很明确。 也就是说，从特征空间中的一个类到另一个类的过渡不是不连续的，而是渐进的。 这种效果在基于模糊逻辑的分类算法中很常见，其中一类或另一类的成员资格不明确。
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