采用 scikit-learn 中的 LogisticRegression 逻辑回归模型对 iris 数据集进行三分类。 具体内容：尝试使用 Multiclass classification 中提供的 3 种多分类策略，并对比效果。 提示：进行对比时，要保证数据集划分一致且分析的特征一致。 可从训练集、测试集准确率，和边界可视化角度进行对比。用pycharm写，用IPython解释器

好的，我明白了。针对您的问题，我们可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库

我们需要导入 scikit-learn 中的 LogisticRegression 模型和 iris 数据集，以及 matplotlib 库用于可视化。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import matplotlib.pyplot as plt

2. 加载数据集

我们将使用 scikit-learn 中自带的 iris 数据集，其中包含 150 个样本，每个样本包含 4 个特征和一个类别标签。我们将使用 load_iris() 函数加载数据集，并将其划分为训练集和测试集。

iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)

3. 定义模型

我们将使用 scikit-learn 中的 LogisticRegression 模型，并将其应用于三种不同的多分类策略：

- "ovr" (one-vs-rest) 策略：将每个类别与其他类别分开，形成三个二分类问题。
- "multinomial" 策略：使用 Softmax 函数对所有类别进行建模，形成一个多分类问题。
- "auto" 策略：根据数据类型和 solver 参数自动选择 "ovr" 或 "multinomial" 策略。

ovr_model = LogisticRegression(multi_class='ovr', solver='liblinear')
multinomial_model = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs')
auto_model = LogisticRegression(multi_class='auto', solver='lbfgs')

4. 训练模型并进行预测

我们将使用训练集对三个模型进行训练，并使用测试集进行预测。我们还将计算每个模型的测试准确率。

ovr_model.fit(X_train, y_train)
ovr_pred = ovr_model.predict(X_test)
ovr_acc = accuracy_score(y_test, ovr_pred)

multinomial_model.fit(X_train, y_train)
multinomial_pred = multinomial_model.predict(X_test)
multinomial_acc = accuracy_score(y_test, multinomial_pred)

auto_model.fit(X_train, y_train)
auto_pred = auto_model.predict(X_test)
auto_acc = accuracy_score(y_test, auto_pred)

5. 可视化边界

我们可以使用 matplotlib 库可视化模型的边界。由于 iris 数据集包含 4 个特征，我们只能可视化其中两个特征。我们将使用第 1 个和第 2 个特征，并绘制训练集和测试集上的决策边界。

def plot_boundary(model, X, y):
    x_min, x_max = X[:, 0].min() - 0.1, X[:, 0].max() + 0.1
    y_min, y_max = X[:, 1].min() - 0.1, X[:, 1].max() + 0.1
    xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.01), np.arange(y_min, y_max, 0.01))
    Z = model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]).reshape(xx.shape)
    plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.3)
    plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, alpha=0.8)
    plt.xlabel('Sepal length')
    plt.ylabel('Sepal width')
    plt.title('Decision boundary')

plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.subplot(1, 3, 1)
plot_boundary(ovr_model, X_train[:, :2], y_train)
plt.title('One-vs-Rest (train acc: {:.2f})'.format(ovr_acc))
plt.subplot(1, 3, 2)
plot_boundary(multinomial_model, X_train[:, :2], y_train)
plt.title('Multinomial (train acc: {:.2f})'.format(multinomial_acc))
plt.subplot(1, 3, 3)
plot_boundary(auto_model, X_train[:, :2], y_train)
plt.title('Auto (train acc: {:.2f})'.format(auto_acc))
plt.tight_layout()
plt.show()

6. 结果对比

我们可以将三个模型的测试准确率和决策边界可视化结果进行对比。

print('One-vs-Rest test accuracy: {:.2f}'.format(ovr_acc))
print('Multinomial test accuracy: {:.2f}'.format(multinomial_acc))
print('Auto test accuracy: {:.2f}'.format(auto_acc))

plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.subplot(1, 3, 1)
plot_boundary(ovr_model, X_test[:, :2], y_test)
plt.title('One-vs-Rest (test acc: {:.2f})'.format(ovr_acc))
plt.subplot(1, 3, 2)
plot_boundary(multinomial_model, X_test[:, :2], y_test)
plt.title('Multinomial (test acc: {:.2f})'.format(multinomial_acc))
plt.subplot(1, 3, 3)
plot_boundary(auto_model, X_test[:, :2], y_test)
plt.title('Auto (test acc: {:.2f})'.format(auto_acc))
plt.tight_layout()
plt.show()

运行以上代码，即可得到对应的结果。