LogisticRegression.score()

`LogisticRegression.score()` 是 Scikit-learn 库中 `LogisticRegression` 类的一个方法，用于计算分类模型的预测准确率。

具体来说，`LogisticRegression.score()` 方法会将训练集或测试集的特征输入训练好的逻辑回归模型中，然后根据模型预测结果与实际结果的比较，计算出模型的准确率。

该方法的返回值为一个浮点数，表示模型的准确率，取值范围为 0 到 1，其中 1 表示完美的预测准确率，0 表示完全错误的预测准确率。

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LogisticRegression.score

LogisticRegression.score() 是用来计算训练好的 Logistic Regression 模型在测试数据集上的准确率的方法。它的参数是测试数据集的特征矩阵 X_test 和目标变量 y_test，返回的是模型在测试数据集上的准确率。具体来说，它计算的是模型预测结果与实际结果相同的样本数占总样本数的比例。该方法的实现方式与评估指标有关，常见的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。在 Logistic Regression 中，score() 方法默认使用准确率作为评估指标。

logisticregression.score

logistic regression.score是用来计算逻辑回归模型的准确率的函数。它可以通过比较模型预测结果和实际结果来计算模型的准确率。该函数返回一个到1之间的分数，表示模型的准确率。分数越高，模型的准确率越高。