如何将二维数据转换为3-D（非线性数据）？

Question

我已经创建了类似的合成数据，

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'])

具有两个类别，并且数据为非线性。现在，我想将此2-d数据转换为3-D数据空间以在类之间绘制决策边界。任何人都可以帮助我

Answer 1

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

1）通过设置n_features = 3在创建随机数据时添加其他功能。这将在创建时增加额外的尺寸。但这将是一项新功能。

2）另一种方法是通过应用算术运算（例如2个特征的平均值等）来创建第三个特征，或者只是将它们之间的方差作为第三个特征（因为值变化不大，但是到目前为止，这种方法尚未得到太多证明） ）。