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。