如何可视化6个维度？

Question

＆＃34;在开始实施任何学习算法之前，如果可能，最好可视化数据＆＃34;。

这句话来自Andrew Ng＆＃34;机器学习＆＃34;。

我想使用Logistic回归来预测Age（泰坦尼克号）的缺失值。我的目标不是获得最好的结果，而是为了好玩。

但我不知道如何将6个维度可视化： 1.Pclass 2.性 3.年龄 4. SibSp 5. Parch 6.票价开始

Andrew Ng讲述了一些二维的例子。可视化数据很容易。但是，如果我有6个维度，我如何可视化数据（找到Age的缺失值）？

也许我可以使用主成分分析（PCA）来降低维数，但我希望我能找到比PCA更简单的方法（Andrew Ng告诉PCA有利于减少维数）

Answer 1

我这样做的方式是假装结构是一个列表列表，因为它就是它的真实含义。所以，在Python中，如果你有几个列表可供使用，你可以将这些列表放在自己的列表中，例如L = [[a，b，c]，[a1，b1，c1]，[a2，b2 ，C2]。那么如果a，b，c，a1等中的每一个都是一个列表呢？我不会把它写出来以避免让你感到困惑，但你可以很容易地想象实现它会如此简单 - 只需为第三维成员添加另一层方括号即可。你可以以这种方式尽可能地深入。