该代码中，哪一个算法模型实现完整的训练和测试过程？请简述其算法原理

该代码中，四个分类器都实现了完整的训练和测试过程，分别是Logistic回归、决策树、K近邻和支持向量机（SVM）。

其中，Logistic回归是一种线性回归模型，用于解决二分类问题。它将输入特征与权重相乘，然后通过逻辑函数将结果映射到0和1之间，来预测样本属于哪个类别。

决策树是一种基于树结构的分类模型，通过对特征进行分裂，将数据集划分成多个子集，使得子集内样本属于同一类别。通过不断重复这个过程，构造出一个决策树模型，用于预测新的样本的类别。

K近邻是一种基于实例的学习方法，该方法的基本思想是：对于一个新的样本，找到训练集中与该样本最接近的k个样本，然后根据这k个样本的类别来预测该样本的类别。

支持向量机（SVM）是一种基于最大间隔分类器的方法，其核心思想是通过寻找一个最优超平面来将样本分成不同的类别。该超平面应该使得不同类别的样本之间的距离最大，并且分类器的边界应该尽可能远离训练样本。