linear_fit = LinearRegression().fit(x, y) logit_fit = LogisticRegression().fit(x, y.ravel()) prob_fit = GaussianNB().fit(x, y.ravel())调取这三个的系数矩阵

对于`LinearRegression`和`LogisticRegression`模型，系数矩阵可以通过`coef_`属性获得；对于`GaussianNB`模型，系数矩阵可以通过`theta_`属性获得。具体代码如下：

linear_theta = linear_fit.coef_
logit_theta = logit_fit.coef_
prob_theta = prob_fit.theta_

这里需要注意的是，`LogisticRegression`模型的`coef_`属性返回的是一个二维数组，如果是单变量的分类问题，需要使用`coef_[0]`获得系数矩阵。同时，对于`GaussianNB`模型，系数矩阵实际上是一个均值向量，需要通过`reshape`方法转换成一维数组，具体代码如下：

prob_theta = prob_fit.theta_.reshape(-1)

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linear_fit = LinearRegression().fit(x, y) logit_fit = LogisticRegression().fit(x, y.ravel()) #ravel()将多维数组转化为一维数组的功能 prob_fit = GaussianNB().fit(x, y.ravel())

这是三个不同的机器学习模型的训练过程，分别是线性回归模型(LinearRegression)，逻辑回归模型(LogisticRegression)和高斯朴素贝叶斯模型(GaussianNB)。其中，x是输入的特征向量，y是对应的标签。fit()方法用于训练模型。在训练完成后，可以使用这些模型来预测新的输入数据的标签。

prob_theta = np.squeeze(prob_fit.theta_) prob_theta = prob_theta.reshape(-1, 1) coef_mat = np.column_stack((prob_theta, logit_fit.coef_[0], linear_fit.coef_[0]))

这段代码的作用是将三个模型的系数矩阵按列合并成一个矩阵`coef_mat`。其中，`prob_fit.theta_`是`GaussianNB`模型的系数矩阵，`logit_fit.coef_`是`LogisticRegression`模型的系数矩阵，`linear_fit.coef_`是`LinearRegression`模型的系数矩阵。

具体来说，`prob_fit.theta_`是一个形状为`(1, n)`的矩阵，其中`n`是特征的数量；`logit_fit.coef_`是一个形状为`(1, n)`的矩阵；`linear_fit.coef_`是一个形状为`(1, m)`的矩阵，其中`m`是特征的数量。为了将它们按列合并成一个矩阵，我们需要先将`prob_fit.theta_`转换成形状为`(n, 1)`的矩阵，然后再使用`np.column_stack`函数进行列合并。

具体的代码如下所示：

prob_theta = np.squeeze(prob_fit.theta_)
prob_theta = prob_theta.reshape(-1, 1)
coef_mat = np.column_stack((prob_theta, logit_fit.coef_[0], linear_fit.coef_[0]))

这里使用了`np.squeeze`函数将`prob_fit.theta_`的维度从`(1, n)`压缩成`(n,)`，然后使用`reshape`函数将其转换成`(n, 1)`的矩阵。最后，使用`np.column_stack`函数将三个矩阵按列合并成一个矩阵`coef_mat`。