线性分类器 vs 非线性分类器：特性、应用及源代码实例

一、简介
在机器学习中，分类是一项重要任务，它将数据样本划分为不同的类别。线性分类器和非线性分类器是两种常见的分类方法。本文将详细介绍线性分类器和非线性分类器的区别、优劣特性，并提供相应的源代码实例。

二、线性分类器

1. 概述
   线性分类器是一种基于线性决策边界的分类方法。它通过选择适当的权重和偏置参数来构建一个能够将数据样本划分为两个或多个类别的超平面。

2. 特性
   （1）线性可分性：线性分类器适用于线性可分的数据集，即可以通过一个超平面将不同类别的样本完美地分开。
   （2）简单高效：线性分类器的计算复杂度较低，可以快速训练和预测。
   （3）解释性强：线性分类器的决策边界通常比较简单，易于解释和理解。

3. 优劣
   （1）优点：
   a. 计算高效：线性分类器的计算复杂度低，适合处理大规模数据集。
   b. 解释性强：线性分类器的决策边界直观简单，易于理解和解释。

（2）缺点：
a. 局限性：线性分类器无法处理非线性可分的数据集，对于复杂的问题可能表现不佳。
b. 限制特征表示能力：线性分类器只能学习线性关系，对于特征之间的非线性关系无法捕捉。

4. 源代码实例
   下面是一个使用逻辑回归（一种线性分类器）的示例代码：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection im