机器学习实战之逻辑斯蒂回归模型： 使用的数据集：train_binary.csv 选取 2/3 数据作为训练集， 1/3 数据作为测试集代码实现

好的，以下是逻辑斯蒂回归模型在Python中的示例代码：

首先，我们需要导入相关的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

然后，我们可以读取数据集：

data = pd.read_csv('train_binary.csv')

接下来，我们需要将数据集拆分为训练集和测试集：

X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33)

然后，我们可以使用sklearn库中的LogisticRegression类来训练模型：

logreg = LogisticRegression()
logreg.fit(X_train, y_train)

最后，我们可以使用测试集来评估模型的准确性：

y_pred = logreg.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

这就是逻辑斯蒂回归模型在Python中的基本实现。希望能够对您有所帮助。