Considerando dados 2D com as características X e Y e um limite de decisão circular, qual valor de característica sintética você deve adicionar para que um classificador linear possa separar as classes?

Para um limite de decisão circular em dados 2D (X, Y), as classes não são linearmente separáveis no espaço original. Adicionar uma característica sintética que representa a distância ao quadrado da origem, como X² + Y², transforma o problema. No novo espaço de características (X, Y, X²+Y²), o limite circular original se torna um hiperplano (linear) que pode separar as classes. X² e Y² isoladamente não capturam a relação circular completa necessária para a separação. cos(X) é uma transformação não linear que não aborda diretamente a natureza circular do limite de decisão neste contexto.