SVM:plotdecisionsurfacewhenworkingwithmorethan2features我正在使用scikit-learn的乳腺癌数据集，该数据集包含30个特征。遵循本教程对于不那么令人沮丧的虹膜数据集，我想出了如何绘制区分"良性"和"恶性"类别的决策表面，当考虑数据集的前两个特征(平均半径和平均纹理).这是我得到的：但是当使用数据集中的所有特征时，如何表示计算出的超平面呢？我知道我无法绘制30维的图形，但我想将运行svm.SVC(kernel='linear',C=1).fit(X_train,y_train)时创建的超平面"投影"到2D散点图上，显示平均纹理与平均半径