使用python、python下的numpy、matplotlib用牛顿估计法构建Logistic回归分类器在马疝病数据集上预测病马死亡率，并画出错误率曲线

非常感谢您的问题。关于您的问题，我可以为您提供以下建议：

首先，需要通过Python及其库（如NumPy和matplotlib）加载并处理数据集。然后，使用牛顿估计法来构建Logistic回归分类器并进行训练。最后，使用训练好的分类器进行预测，并计算出错误率。通过绘制错误率与迭代次数的曲线，可以直观地了解分类器的性能。

以下是步骤的建议，供您参考：

1.首先，需要从数据集中加载并处理数据。可以使用Python的pandas库来加载数据集。可以下载并解压缩数据集，或者可以在Python中使用url地址直接加载数据集。

2.加载数据集后，需要将数据集分成特征和标签。在本例中，可以使用前20个属性作为特征，最后一个属性"outcome"作为标签。

3.接下来，需要将数据集分成训练集和测试集。可以使用sklearn库中的train_test_split()函数来完成此操作。

4.然后，需要使用牛顿估计法构建Logistic回归模型。可以使用NumPy库中的dot()函数和exp()函数来实现Logistic回归模型。

5.训练好模型后，可以使用测试集进行预测，并计算出错误率。错误率可以通过将预测结果与实际结果进行比较来计算得出。

6.最后，可以使用matplotlib库绘制错误率与迭代次数的曲线。可以使用横坐标表示迭代次数，纵坐标表示错误率，并使用plot()函数来绘制曲线。

希望以上建议对您有所帮助。如果您还有其他问题，请随时问我。