python 线性分类

Python中的线性分类是一种常用的机器学习分类算法。线性分类器通过使用线性函数将样本分为不同的类别。在多类别情况下，可以使用"one-vs-rest"方法来训练多个二分类模型，每个模型与一个类别相关联，并尽量将这个类别与其他类别分开。在测试时，通过运行所有二分类器来预测样本所属的类别，并选择分数最高的分类器的类别标签作为预测结果。

Python中的线性分类算法包括Logistic回归分类器（LogisticRegression）和线性支持向量机分类器（LinearSVC）。这些算法可以用于线性可分的样本分类，即可以使用一个线性函数将不同类别的样本分开。

在使用Python进行线性分类时，可以使用sklearn库中的相应模块来实现。例如，可以使用LinearSVC()来训练线性支持向量机分类器，并使用LogisticRegression()来训练Logistic回归分类器。然后可以使用这些模型来绘制样本分布和分类界限。

下面是一个使用LinearSVC和LogisticRegression进行线性分类的示例代码：

from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import mglearn
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成用于分类的样本数据集
X, y = make_blobs()

# 使用LinearSVC训练线性支持向量机分类器
svm_model = LinearSVC().fit(X, y)

# 使用LogisticRegression训练Logistic回归分类器
logistic_model = LogisticRegression().fit(X, y)

# 绘制样本分布和分类界限
mglearn.discrete_scatter(X[:, 0], X[:, 1], y)
mglearn.plots.plot_2d_separator(svm_model, X, fill=False, alpha=0.7)
mglearn.plots.plot_2d_separator(logistic_model, X, fill=False, alpha=0.7)
plt.xlabel("Feature 0")
plt.ylabel("Feature 1")
plt.legend(["Class 0", "Class 1", "SVM boundary", "Logistic boundary"])
plt.show()

上述代码中，使用make_blobs函数生成了一个用于分类的样本数据集。然后分别使用LinearSVC和LogisticRegression进行训练，并使用mglearn库中的函数绘制样本分布和分类界限。可以通过调整参数和使用其他数据集来尝试不同的线性分类任务。

总结来说，Python中的线性分类是一种常用的机器学习分类算法，可以使用LinearSVC和LogisticRegression等模块来实现。通过训练模型并对样本进行预测，可以实现对线性可分样本的分类。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python机器学习（4）线性模型：分类](https://blog.csdn.net/weixin_52662649/article/details/117126553)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [CNN的Python实现——第二章：线性分类器](https://blog.csdn.net/qq_38293297/article/details/107160798)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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