最新版学习笔记—Python机器学习基础教程（4）线性模型（分类）—附完整代码
线性模型1. 用于二分类的线性模型2. 用于多分类的线性模型
线性模型也同样应用于分类问题。
1. 用于二分类的线性模型
首先我们看一下二分类，预测公式：
这个公式上一篇博文里面的线性回归公式非常相似，但是我们没有返回特征的加权求和，而是为预测设置了阈值（0）。如果函数值小于0，我们就预测类别-1；若函数值大于0，我们就预测类别+1。
最常见的两种线性分类算法是Logistic回归和线性支持向量机（线性SVM）
在这里我们将两个模型应用在forge数据集上，并将线性模型找到的决策边界可视化。
运行代码如下：
from sklearn.linear_model import LogisticR
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