我刚刚开始使用机器学习，现在这真的让我很烦恼。

假设我们可以使用超过 2 个特征变量来训练多元线性回归模型，我们如何想象模型的几何形状？

让我详细说明。

对于具有特征变量和响应变量的线性回归模型，我们提出了直线方程 (y = mx + c)，对于具有 2 个预测变量的多元线性回归模型，我们可以计算出方程平面 (a(x-x1)+ b(y-y1) + c (z-z1) = 0)。

我们怎么能想象 4 维或更多维度的模型，因为我们是人类，作为外行，我们无法像物理学家那样想象更高的维度？