线性分类模型

      最常见的两种分类模型为：Logistic回归(logistic regression)和线性支持向量机(linear support vector machine,线性SVM),前者在linear_model.LogisticRegression中实现，后者在svm.linearSVC中实现。LogisticRegression的名字中虽然有回归，但它是一种分类算法，并不是回归算法。两个回归算法模型都默认使用L2正则化。

     用于多分类的线性模型

          许多线性分类模型都适用于二分类问题，不能轻易的推广到多分类问题。将二分类算法推广到多分类的常见的一种方法是“一对其余”方法，对每个类别都学习一个二分类模型，将这个类别与其他所有类别尽量分开，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分类模型进行预测。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的结果。