python线性分类器

线性分类器是一种常用的机器学习算法，用于将数据集划分为不同的类别。在Python中，可以使用多种库和框架来实现线性分类器，比如scikit-learn和TensorFlow。

下面是一个使用scikit-learn库中的线性分类器实现的示例：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建一个Logistic Regression模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 使用训练好的模型进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

在这个例子中，X_train是训练集的特征数据，y_train是对应的类别标签。模型通过调用fit方法来训练，然后使用predict方法进行预测。