我可以使用 Scikit learn 为 3 个特征（在 3D 空间中）绘制 SVM 决策边界吗？答案

【问题标题】：Can I plot the SVM decision boundary for 3 features(in 3D space) using Scikit learn?我可以使用 Scikit learn 为 3 个特征（在 3D 空间中）绘制 SVM 决策边界吗？
【发布时间】：2015-07-07 06:04:19
【问题描述】：

我正在使用 scikit-learn 来理解支持向量机 (SVM)。我想绘制由 SVM 计算的决策边界。 SVM 使用 3 个特征。所以决策边界必须在 3D 空间中绘制。这可以使用 scikit-learn 吗？我只能在官方网站上找到 SVM 决策边界的 2D 图。但是我在 stackoverflow 上找到了链接，这些链接表明使用matlab 和r 是可能的。有没有一种方法可以使用 scikit-learn 实现相同的目标？

【问题讨论】：

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标签： plot 3d scikit-learn svm

【解决方案1】：

您不会使用 scikit-learn 在 Python 中进行绘图。您必须使用另一个包，如果您查看 scikit-learn 的示例，您会看到它们使用 matplotlib。您可以使用 matplotlib 创建 3D 图，here 是教程。用法与 2D 中基本相同，不同之处在于您为第三维添加了参数。

您可以使用的另一个流行包是mayavi，它是专为 3D 绘图而设计的。

【讨论】：

是的，我接受对于 3D 绘图我必须使用 matplotlib。但是我的问题是我可以在使用 3 个功能时绘制 SVM 的决策边界吗？在所示示例中，它们显示了使用 2D 图（因为它们使用 2 个特征）来显示决策边界。我找不到他们使用 3 个功能并显示决策边界的示例。
我不确定我是否理解您的问题。以这个例子（scikit-learn.org/stable/auto_examples/svm/plot_iris.html）为例。如果您有 3 个特征，您所要做的就是将 z 坐标添加到与 x 和 y 类似定义的网格网格中，并将其传递给您的 predict 方法和 contourf 方法。
太棒了！这就是我想知道的；如何将 z 坐标添加到绘图中。我要试试。