这段代码是用于绘制逻辑回归模型的决策边界并计算准确度。下面是对代码的详细说明：
plot_decision_boundary(lambda x: clf.predict(x), X, Y)：这一行代码调用了名为plot_decision_boundary的函数来绘制逻辑回归模型的决策边界。该函数需要传入三个参数，第一个参数是一个函数，即逻辑回归模型对输入数据进行预测的函数；第二个参数是特征矩阵X，表示输入数据的特征；第三个参数是标签向量Y，表示数据点的真实分类。plt.title("Logistic Regression")：这一行代码设置了图像标题为”Logistic Regression”，即逻辑回归。LR_predictions = clf.predict(X.T)：这一行代码使用已经训练好的逻辑回归模型clf对特征矩阵X进行预测，并将结果保存在变量LR_predictions中。print ('Accuracy of logistic regression: %d ' % float((np.dot(Y,LR_predictions) + np.dot(1-Y,1-LR_predictions))/float(Y.size)*100) + '% ' + "(percentage of correctly labelled datapoints)")：这一行代码计算并打印出逻辑回归模型的准确度。它通过比较预测结果LR_predictions和真实标签向量Y之间的匹配程度，来计算分类正确的数据点所占的百分比。最后将准确度以百分数形式打印出来。
请注意，这段代码仅提供了关于逻辑回归模型的决策边界绘制和准确度计算的部分代码，可能需要在其他代码中调用或补充完整才能正常运行。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
