Como plotar o limite de decisão em R para o modelo de regressão logística?

Eu fiz um modelo de regressão logística usando glm em R. Eu tenho duas variáveis ​​independentes. Como posso plotar o limite de decisão do meu modelo no gráfico de dispersão das duas variáveis. Por exemplo, como plotar uma figura como: http://onlinecourses.science.psu.edu/stat557/node/55

Obrigado.

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(...)
       })

Devo observar que a separação perfeita ocorre aqui; portanto, a glmfunção fornece um aviso. Mas isso não é importante aqui, pois o objetivo é ilustrar como desenhar o limite linear e as observações coloridas de acordo com suas covariáveis.

Queria abordar a pergunta em comentário à resposta aceita de Fernando: Alguém pode explicar a lógica por trás da encosta e interceptar?

A hipótese de regressão logística assume a forma de:

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

$g(z)$$z$

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

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

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

o acima é o limite de decisão e pode ser reorganizado como:

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

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