决策边界或决策面（decision surface）是统计分类问题中的一个超曲面，把向量空间（作为特征空间）划分为两个集合，分别对应两个分类。如果决策面是超平面，那么这个分类问题是线性的，分类是的。
神经网络与支持向量机.人工神经网络或感知器的反向传播算法，网络可学到的决策边界的类型由隐含层数决定。 如果没有隐含层，那么只能学习线性问题。如有一个隐含层，使用可学到R的紧子集的任何连续函数，因此可学到任意的分类边界。支持向量机 能找到一个超平面，把特征空间分为具有的2个类