帮我写一段代买实现基于给定的线性不可分数据，使用python算法对给定的3类样本进行训练和验证，验证集占比10%

当然可以。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现这个简单的线性支持向量机（SVM）分类器。首先，我们假设有一个包含三个类别（比如0, 1, 2）的训练数据集，我们可以使用`make_classification`函数生成模拟数据。下面是示例代码：

from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 生成模拟数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5,
                           n_classes=3, class_sep=0.8, random_state=42)

# 划分训练集和验证集（10%作为验证集）
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=42)

# 创建线性SVM模型
svm_model = SVC(kernel='linear', C=1)  # 线性核函数，C值影响间隔大小

# 训练模型
svm_model.fit(X_train, y_train)

# 预测验证集
y_pred_val = svm_model.predict(X_val)

# 计算验证集准确率
accuracy = accuracy_score(y_val, y_pred_val)
print("Validation Accuracy:", accuracy)

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