Scikit learn python-sklearn绘制分类结果

我是新手，想解释分类结果。我很困惑决策面和决策边界之间的区别是什么？我看到两个例子显示了分类器的不同：

(一)

(二)

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两者都用来表示分类器之间的差异。但第一个使用预测，第二个使用预测概率或决策函数。所以我很困惑。

决策面或边界是相同的。例如，在分类中，如果您有两个要预测的类别，并且这两个类别由三个维度（N=3）表示，例如长度、宽度、高度。决策边界是大小为N-1的超平面。这里的逻辑是，要分离N维，需要一个大小为N-1维的对象

两个示例都显示了决策边界/曲面