#step2 构建SVC分类器，并用(xTrain,ylabels)完成训练

好的，我们可以使用Scikit-learn库中的SVC模型来构建分类器，并使用(xTrain, ylabels)进行训练。以下是代码示例：

from sklearn.svm import SVC

# 构建SVC模型
svm_model = SVC(kernel='linear')

# 使用(xTrain, ylabels)训练模型
svm_model.fit(xTrain, ylabels)

在这里，我们使用“linear”内核作为SVC模型的内核函数。您也可以尝试使用其他内核函数，如“rbf”或“poly”。

训练完成后，我们可以使用该模型对测试数据进行预测。

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step2 构建SVC分类器，并用(xTrain,ylabels)完成训练

好的，我们可以使用scikit-learn库中的SVC（Support Vector Classifier）来构建分类器。SVC是一种基于支持向量机（SVM）的分类器，可以用于二分类和多分类问题。

首先需要导入SVC和其他所需的库：

from sklearn.svm import SVC

然后，我们可以创建一个SVC对象，并将训练数据(xTrain,ylabels)传递给它。下面是一个示例代码：

# 创建SVC对象
svc = SVC(kernel='linear', C=1, random_state=0)

# 使用训练数据训练SVC分类器
svc.fit(xTrain, ylabels)

上面的代码中，我们指定了使用线性核函数（kernel='linear'）的SVC对象，并设置正则化参数C为1（C=1）。然后，我们使用fit()方法来训练分类器，将xTrain和ylabels作为参数传递给它。

训练完成后，我们就可以使用SVC对象来进行预测了。

#利用局部加权线性回归函数，对数据集xArr中的每一个样本点进行预测，并绘制预测折线图与原数据散点图的叠加图 #step1：绘制原数据散点图 xArr,yArr = loadDataSet('ex0.txt') plt.scatter(array(xArr)[:,1],array(yArr)) #step2： 绘制拟合线（局部加权线性回归）

以下是利用局部加权线性回归函数对数据集xArr中的每一个样本点进行预测，并绘制预测折线图与原数据散点图的叠加图的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import *

# 加载数据函数
def loadDataSet(fileName):
    numFeat = len(open(fileName).readline().split('\t')) - 1
    dataMat = []; labelMat = []
    fr = open(fileName)
    for line in fr.readlines():
        lineArr =[]
        curLine = line.strip().split('\t')
        for i in range(numFeat):
            lineArr.append(float(curLine[i]))
        dataMat.append(lineArr)
        labelMat.append(float(curLine[-1]))
    return dataMat,labelMat

# 局部加权线性回归函数
def lwlr(testPoint,xArr,yArr,k=1.0):
    xMat = mat(xArr); yMat = mat(yArr).T
    m = shape(xMat)[0]
    weights = mat(eye((m)))
    for j in range(m):
        diffMat = testPoint - xMat[j,:]
        weights[j,j] = exp(diffMat*diffMat.T/(-2.0*k**2))
    xTx = xMat.T * (weights * xMat)
    if linalg.det(xTx) == 0.0:
        print("This matrix is singular, cannot do inverse")
        return
    ws = xTx.I * (xMat.T * (weights * yMat))
    return testPoint * ws

# 绘制预测折线图与原数据散点图的叠加图函数
def plotLWLR(xArr,yArr,k=1.0):
    xMat = mat(xArr); yMat = mat(yArr)
    yHat = zeros(shape(yArr))  # 预测值初始化为0
    # 循环每个样本点，进行局部加权线性回归预测
    for i in range(shape(xMat)[0]):
        yHat[i] = lwlr(xMat[i],xArr,yArr,k)
    # 绘制原数据散点图
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)
    ax.scatter(xMat[:,1].flatten().A[0], yMat.T[:,0].flatten().A[0], s=2, c='red')
    # 绘制预测折线图
    srtInd = xMat[:,1].argsort(0)
    xSort = xMat[srtInd][:,0,:]
    ax.plot(xSort[:,1], yHat[srtInd], c='blue')
    plt.show()

# 测试绘制预测折线图与原数据散点图的叠加图函数
xArr,yArr = loadDataSet('ex0.txt')  # 加载数据
plotLWLR(xArr,yArr,k=0.01)  # 绘制预测折线图与原数据散点图的叠加图

运行以上代码，即可绘制出预测折线图与原数据散点图的叠加图。其中，局部加权线性回归函数lwlr用于对每个样本点进行预测，plotLWLR函数用于绘制预测折线图与原数据散点图的叠加图。