华为云环境编程实现对数几率回归算法。

对数几率回归（Logistic Regression）是一种二分类模型，常用于解决分类问题。在华为云环境下，你可以使用Python编程语言来实现对数几率回归算法。以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data[:, :2]
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 创建逻辑回归模型并拟合训练集
clf = LogisticRegression(random_state=0)
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集并计算准确率
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100))

在上述代码中，我们首先加载了鸢尾花数据集，然后将数据集划分为训练集和测试集。接着，我们使用`LogisticRegression`类创建了一个逻辑回归模型，并使用训练集对模型进行了拟合。最后，我们使用模型对测试集进行了预测，并计算了模型的准确率。

当然，这只是一个简单的示例，对于更复杂的数据集和问题，你需要对模型进行调参等操作来获得更好的性能。