线性支持向量机，Linear Support Vector Classification.
与参数内核为线性的SVC类似(SVC(kernel=‘linear’))，但使用liblinear而非libsvm实现，因此在选择惩罚和损失函数时更具灵活性，并能更好地扩展到大量样本
SVC(kernel=’linear’)和LinearSVC()是类似的，只不过LinearSVC()是通过liblinear实现的；而SVC(kernel=’linear’)通过libsvm实现的；相较于SVC(kernel=’linear’)，LinearSVC)(在选择惩罚和损失函数时更具灵活性，并能更好地扩展到大量样本
一、算法思路
本质都是SVM中的一种优化，原理都类似，详细算法思路可以参考博文：三、支持向量机算法(SVC，Support Vector Classification)（有监督学习）
二、官网API
class sklearn.svm.LinearSVC(penalty='l2', loss='squared_hinge', *, dual='warn', tol=0.0001, C=1.0, multi_class='ovr', fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, verbose=0, random_state=None, max_iter=1000)
这里的参数还是比较多的，具体的参数使用，可以根据官网给的demo进行学习，多动手尝试；这里就以一些常用的参数进行说明。
导包：from sklearn.svm import LinearSVC
①惩罚项penalty
惩罚项的选择，指定惩罚中使用的规范
l2惩罚是SVC使用的标准，l1会导致coef_向量稀疏
正则化说白了就是对损失函数的一种约束限制
在线性回归中，L1正则化也称为Lasso回归，可以产生稀疏模型
在线性回归中，L2正则化也称为Ridge回归，可以获得很小的参数，防止过拟合
指定惩罚中使用的规范。l2 “惩罚是 SVC 使用的标准。l1” 会导致 coef_ 向量稀疏。
‘l1’：添加L1正则化
‘l2’：添加L2正则化，默认，L2正则化是SVC的使用标准
SVC()中可以选择None，而LinearSVC()中没有
具体官网详情如下：
使用方式
LinearSVC(penalty='l2')
②损失函数loss
loss，指定损失函数
hinge是标准SVM损失函数（如SVC类使用，而squared_hinge是hinge损失函数的平方
不支持 penalty=‘l1’ 和 loss=‘hinge’ 的组合
因为penalty='l2’是SVC的使用标准，loss='hinge’是标准SVM损失函数，只有这样配套的才可以搭配使用
‘hinge’：标准SVM损失函数
‘squared_hinge’：hinge损失函数的平方
具体官网详情如下：
使用方式
LinearSVC(loss='squared_hinge')
③正则化参数C
正则化强度与C成反比，惩罚是L2正则化的平方，C是一个浮点数类型
具体官网详情如下：
使用方式
LinearSVC(C=2.0)
④dual
是否选择解决对偶或原始优化问题的算法，默认为True
“auto”：将根据 n_samples、n_features、loss、multi_class 和 penalty 的值自动选择参数值
如果 n_samples < n_features，且优化器支持选择 loss、multi_class 和 penalty，那么 dual 将设为 True，否则设为 False
具体官网详情如下：
⑤随机种子random_state
如果要是为了对比，需要控制变量的话，这里的随机种子最好设置为同一个整型数
具体官网详情如下：
使用方式
LinearSVC(random_state=42)
⑤最终构建模型
LinearSVC(penalty=‘l2’,loss=‘squared_hinge’,C=2.0,random_state=42)
三、代码实现
①导包
这里需要评估、训练、保存和加载模型，以下是一些必要的包，若导入过程报错，pip安装即可
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import joblib
%matplotlib inline
import seaborn as sns
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report, accuracy_score
②加载数据集
数据集可以自己简单整个，csv格式即可，我这里使用的是6个自变量X和1个因变量Y
fiber = pd.read_csv("./fiber.csv")
fiber.head(5) #展示下头5条数据信息
③划分数据集
前六列是自变量X，最后一列是因变量Y
常用的划分数据集函数官网API：train_test_split
test_size：测试集数据所占比例
train_size：训练集数据所占比例
random_state：随机种子
shuffle：是否将数据进行打乱
因为我这里的数据集共48个，训练集0.75，测试集0.25，即训练集36个，测试集12个
X = fiber.drop(['Grade'], axis=1)
Y = fiber['Grade']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,Y,train_size=0.75,test_size=0.25,random_state=42,shuffle=True)
print(X_train.shape) #(36,6)
print(y_train.shape) #(36,)
print(X_test.shape) #(12,6)
print(y_test.shape) #(12,)
④构建LinearSVC模型
参数可以自己去尝试设置调整
lsvc = LinearSVC(penalty='l2',loss='squared_hinge',C=2.0,random_state=42)
⑤模型训练
就这么简单，一个fit函数就可以实现模型训练
lsvc.fit(X_train,y_train)
⑥模型评估
把测试集扔进去，得到预测的测试结果
y_pred = lsvc.predict(X_test)
看看预测结果和实际测试集结果是否一致，一致为1否则为0，取个平均值就是准确率
accuracy = np.mean(y_pred==y_test)
print(accuracy)
也可以通过score得分进行评估，计算的结果和思路都是一样的，都是看所有的数据集中模型猜对的概率，只不过这个score函数已经封装好了，当然传入的参数也不一样，需要导入accuracy_score才行，from sklearn.metrics import accuracy_score
score = lsvc.score(X_test,y_test)#得分
print(score)
⑦模型测试
拿到一条数据，使用训练好的模型进行评估
这里是六个自变量，我这里随机整个test = np.array([[16,18312.5,6614.5,2842.31,25.23,1147430.19]])
扔到模型里面得到预测结果，prediction = lsvc.predict(test)
看下预测结果是多少，是否和正确结果相同，print(prediction)
test = np.array([[16,18312.5,6614.5,2842.31,25.23,1147430.19]])
prediction = lsvc.predict(test)
print(prediction) #[2]
⑧保存模型
lsvc是模型名称，需要对应一致
后面的参数是保存模型的路径
joblib.dump(lsvc, './lsvc.model')#保存模型
⑨加载和使用模型
lsvc_yy = joblib.load('./lsvc.model')
test = np.array([[11,99498,5369,9045.27,28.47,3827588.56]])#随便找的一条数据
prediction = lsvc_yy.predict(test)#带入数据，预测一下
print(prediction) #[4]
完整代码
模型训练和评估，不包含⑧⑨。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import joblib
%matplotlib inline
import seaborn as sns
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report, accuracy_score
fiber = pd.read_csv("./fiber.csv")
# 划分自变量和因变量
X = fiber.drop(['Grade'], axis=1)
Y = fiber['Grade']
#划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, random_state=0)
lsvc = LinearSVC(penalty='l2',loss='squared_hinge',C=2.0,random_state=42)
lsvc.fit(X_train,y_train)
y_pred = lsvc.predict(X_test)
accuracy = np.mean(y_pred==y_test)
print(accuracy)
score = lsvc.score(X_test,y_test)#得分
print(score)
test = np.array([[16,18312.5,6614.5,2842.31,25.23,1147430.19]])
prediction = lsvc.predict(test)
print(prediction) #[2]