Comment tracer la frontière de décision dans R pour le modèle de régression logistique?

J'ai fait un modèle de régression logistique en utilisant glm dans R. J'ai deux variables indépendantes. Comment puis-je tracer la frontière de décision de mon modèle dans le nuage de points des deux variables. Par exemple, comment puis-je tracer un chiffre comme: http://onlinecourses.science.psu.edu/stat557/node/55

Merci.

set.seed(1234)

x1 <- rnorm(20, 1, 2)
x2 <- rnorm(20)

y <- sign(-1 - 2 * x1 + 4 * x2 )

y[ y == -1] <- 0

df <- cbind.data.frame( y, x1, x2)

mdl <- glm( y ~ . , data = df , family=binomial)

slope <- coef(mdl)[2]/(-coef(mdl)[3])
intercept <- coef(mdl)[1]/(-coef(mdl)[3]) 

library(lattice)
xyplot( x2 ~ x1 , data = df, groups = y,
   panel=function(...){
       panel.xyplot(...)
       panel.abline(intercept , slope)
       panel.grid(...)
       })

Je dois remarquer que la séparation parfaite se produit ici, donc la glmfonction vous donne un avertissement. Mais ce n'est pas important ici car le but est d'illustrer comment dessiner la frontière linéaire et les observations colorées selon leurs covariables.

Je voulais répondre à la question en commentaire de la réponse acceptée ci-dessus de Fernando: quelqu'un peut-il expliquer la logique derrière la pente et l'interception?

L'hypothèse de régression logistique prend la forme:

$$h_{\theta} = g(z)$$

$g(z)$$z$

$$z = \theta_{0} + \theta_{1}x_{1} + \theta_{2}x_{2}$$

$y = 1$$h_{\theta} \geq 0.5$

$$\theta_{0} + \theta_{1}x_{1} + \theta_{2}x_{2} \geq 0$$

ce qui précède est la frontière de décision et peut être réorganisé comme:

$$x_{2} \geq \frac{-\theta_{0}}{\theta_{2}} + \frac{-\theta_{1}}{\theta_{2}}x_{1}$$

$y = mx + b$$m$$b$