在LinearSVC中，Python返回不同的coef_

在LinearSVC中，Python返回的coef_属性表示线性SVM分类器中每个特征的权重。coef_是一个数组，其大小为(n_features,)，其中n_features是数据集中的特征数量。每个特征对应一个权重值，这些权重值表示了特征对分类结果的影响程度。

具体而言，coef_数组中的每个元素对应于输入数据的一个特征。这些权重可以用来解释每个特征在分类决策中的重要性。正的权重表示该特征与正类之间的正相关性，而负的权重表示该特征与负类之间的负相关性。

LinearSVC使用线性核函数，在处理二分类问题时，通过学习训练数据集中的样本特征和类别之间的关系来构建分类模型。在训练过程中，它通过最小化目标函数来优化模型参数，从而找到最佳的超平面来区分两个类别。coef_属性即为学习到的模型参数。

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