利用交叉验证对多分类逻辑回归模型进行评估，得到模型平均性能

对于多分类逻辑回归模型，我们可以使用交叉验证来评估其性能，并得到模型的平均性能。以下是一个示例代码：

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

# 加载数据集
iris = load_iris()

# 定义多分类逻辑回归模型
model = LogisticRegression(multi_class='ovr', solver='liblinear')

# 对模型进行交叉验证，并得到模型的平均性能
scores = cross_val_score(model, iris.data, iris.target, cv=5)
average_score = scores.mean()

# 输出模型的平均性能
print("Average score:", average_score)

上面的代码中，我们首先加载了`iris`数据集。然后，我们定义了一个多分类逻辑回归模型，并使用`cross_val_score`函数对模型进行了交叉验证。该函数的第一个参数是模型，第二个参数是数据集的输入特征，第三个参数是数据集的标签，第四个参数是交叉验证的次数。最后，我们计算了模型的平均性能，并输出了结果。

需要注意的是，这里使用了`multi_class='ovr'`来指定多分类问题的处理方式，即采用"one-vs-rest"的方法。同时，我们使用了`solver='liblinear'`来指定逻辑回归模型的求解器，因为该求解器可以处理多分类问题。