线性分类算法python

线性分类算法是一种基本的机器学习算法，它通过寻找分类直线（超平面）的方法将数据集分为不同的类别。在Python中，可以使用sklearn库中的LinearSVC类来实现线性分类算法。具体实现步骤包括数据导入、模型训练、模型预测和结果可视化等。在多分类问题中，可以使用one-vs-rest的方法对每个类别都学习一个二分类模型，将这个类别与所有其他类别尽量分开，这样就生成了与类别个数一样多的二分类模型。在测试点上运行所有二类分类器来进行预测。在对应类别上分数最高的分类器“胜出”，将这个类别标签返回作为预测结果。

代码实现如下（假设数据集已经导入）：

from sklearn.svm import LinearSVC
import mglearn
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 训练
linear_svm = LinearSVC().fit(X, y)

# 可视化
mglearn.discrete_scatter(X[:, 0], X[:, 1], y)
line = np.linspace(-15, 15)
for coef, intercept, color in zip(linear_svm.coef_, linear_svm.intercept_, ['b', 'r', 'g']):
    plt.plot(line, -(line * coef[0] + intercept) / coef[1], c=color)
plt.ylim(-10, 15)