lr进行二分类带参数代码

以下是使用Python和Scikit-learn库实现二分类带参数的逻辑回归代码示例：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
X, y = load_data()

# 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=42)

# 定义逻辑回归模型
lr_model = LogisticRegression()

# 训练模型
lr_model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = lr_model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

# 输出模型参数
print("Coefficients:", lr_model.coef_)
print("Intercept:", lr_model.intercept_)

在代码中，我们首先使用`load_data()`函数加载数据集。然后，我们使用`train_test_split()`函数将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占20%。接下来，我们定义逻辑回归模型并使用`fit()`函数对模型进行训练。训练完成后，我们使用`predict()`函数对测试集进行预测，并使用`accuracy_score()`函数计算模型在测试集上的准确率。最后，我们输出模型的参数，包括系数和截距。