如何将二维数据转换为 3-D（非线性数据）？答案

【问题标题】：How to convert 2-dimensional data into 3-D (Non-linear data)?如何将二维数据转换为 3-D（非线性数据）？
【发布时间】：2020-04-06 23:28:31
【问题描述】：

我已经创建了合成数据，例如，

X, Y = make_classification(n_features=2,n_samples=100, n_redundant=0, n_informative=1,
                                 n_clusters_per_class=1, class_sep=0.001,weights= [0.8,0.2] ,n_classes=2 ,random_state=42)

df = CreateDataFrame(X,Y,['X1','X2'])

有两个类和非线性数据。现在我想将这个 2-d 数据转换为 3-D 数据空间来绘制类之间的决策边界。任何人都可以帮助我

【问题讨论】：

重塑 SVM？
这个？ stackoverflow.com/a/51282146/5025009
raj哥有没有不使用SVM的方法找到？
@ZMKhattak 也许你可以手动尝试找到一个新的参数（它是原来的两者的某种组合），它可能会在 3d 空间中分离数据。

标签： python classification knn multiclass-classification type-2-dimension

【解决方案1】：

要将此 2-D 数据转换为 3-D 数据，您必须添加另一项功能。可以通过以下任何一种方式完成此功能添加

1) 通过设置 n_features = 3 在创建随机数据时添加额外的特征。这将在创建时添加额外的维度。但这将是一个新功能的添加。

2) 另一种方法是通过应用算术（如 2 个特征的平均值等）操作来创建第三个特征。

【讨论】：