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`。