sklearn线性分类

sklearn提供了多种线性分类器，包括逻辑回归、线性判别分析和支持向量机等。其中，逻辑回归（Logistic Regression）是一种常用的分类算法，适用于二分类和多分类问题。它通过将线性回归的结果通过一个sigmoid函数映射到[0, 1]的范围内，从而得到分类结果。另外，线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）是一种降维技术，它通过最大化类别之间的差异和最小化类别内部的差异，将样本投影到低维空间中进行分类。支持向量机（Support Vector Machine）是一种最大间隔分类器，它通过在特征空间中找到一个超平面，使得离超平面最近的样本点到超平面的距离最大化。