使用逻辑回归模型对文件中的鸢尾花数据集进行分类。

逻辑回归是一种广泛用于二分类任务的概率模型，但它也可以通过一些转换适应于多分类问题，如通过softmax函数将其转化为一个多类别概率分布。对于鸢尾花数据集（Iris dataset），这是一个经典的机器学习案例，包含三个物种（Setosa、Versicolour和Virginica）的数据。

首先，你需要加载并预处理数据，通常这包括数据清洗、特征缩放和编码类别变量（如果需要）。然后，将数据划分为训练集和测试集。接下来，你可以创建一个逻辑回归模型实例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 数据划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 特征缩放
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# 创建并训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs') # 选择适合多类别的设置
model.fit(X_train_scaled, y_train)

# 预测测试集
predictions = model.predict(X_test_scaled)

在这个过程中，`multi_class='multinomial'`选项告诉模型我们有多个类别，并选择了支持多项式回归的解法。最后，模型会返回每个样本属于每个类别的预测概率。