spam_svc.fit(X_train,y_train.ravel())

这看起来像是一个使用支持向量机（SVM）分类器进行训练的代码。其中，`X_train`是训练数据集的特征矩阵，`y_train`是对应的分类标签。`.ravel()`函数是将`y_train`展平为一维数组，以符合SVM分类器对标签的要求。接下来，`spam_svc.fit(X_train,y_train.ravel())`将使用训练数据来拟合SVM分类器，以便将其用于对未知数据进行分类。

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print("Training Accuracy:",(spam_svc.score(X_train,y_train.ravel()))*100,"%")

这段代码是用来计算训练集上的模型准确率，其中spam_svc是一个训练好的分类器模型，X_train是训练集的特征矩阵，y_train是训练集的标签向量。该代码会将训练集的特征矩阵X_train输入到spam_svc模型中进行预测，然后将预测结果与真实标签y_train进行比较，最终计算出模型在训练集上的准确率并打印出来。其中，ravel()函数是将y_train转换成一维数组的函数。

linear_fit = LinearRegression().fit(x, y) logit_fit = LogisticRegression().fit(x, y.ravel()) prob_fit = GaussianNB().fit(x, y.ravel()) coef_mat = np.column_stack((prob_fit.theta.T, logit_fit.coef_, linear_fit.coef_)) print(coef_mat) prop_mat = np.column_stack((prob_fit.theta_.T / logit_fit.coef_, prob_fit.theta_.T / linear_fit.coef_, logit_fit.coef_ / linear_fit.coef_))

这段代码看起来是进行了一些机器学习中的模型拟合和系数计算。首先，使用 LinearRegression、LogisticRegression 和 GaussianNB 分别对输入数据 x 和 y 进行拟合，得到线性回归、逻辑回归和高斯朴素贝叶斯模型的系数。接着，将这些系数按列方向拼接成一个矩阵 coef_mat，用于后续的分析。最后，计算三种模型系数之间的比例，得到一个比例矩阵 prop_mat，也用于后续的分析。具体分析的内容需要看后续代码，但是这段代码的作用是先进行模型拟合，然后计算模型系数并进行比较和分析。