# 导入必要的库
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
import matplotlib.pyplot as plt

# 准备数据
x_data = [1.0], [2.0], [3.0]
y_data = [0], [0], [1]

# 创建并拟合逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(x_data, y_data )

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(x_data)# predict预测的是值，可能是：[0,0,1]

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_data, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)


# 绘制决策边界
x = np.linspace(0, 10, 200).reshape(-1,1)#变成200行，1列
y = model.predict_proba(x)[:, 1]#predict_proba预测的是类别为1的概率值，取值范围为：[0,1]概率值[0.2,0.3,0.8]

plt.plot(x, y)
plt.plot([0, 10], [0.5, 0.5], c='r')#在概率=0.5时画一条红色直线；概率<0.5认为类别为0；概率>=0.5认为类别为1.
plt.xlabel('Hours')
plt.ylabel('Probability of Pass')
plt.grid()
plt.show()