uci甲状腺疾病逻辑回归模型

UCI甲状腺疾病数据集是一个二分类问题，其中包含了甲状腺疾病和健康人群的数据。逻辑回归是一种常用的二分类模型，可以用于解决此类问题。

以下是一个简单的逻辑回归模型的代码示例：

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

# 读取数据
data = pd.read_csv('thyroid.csv')

# 数据预处理
data = data.drop(['TSH_measured', 'T3_measured', 'TT4_measured', 'T4U_measured', 'FTI_measured'], axis=1)
data = data.dropna()
X = data.drop(['Class'], axis=1)
y = data['Class']

# 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)

# 定义模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

在上面的代码中，我们使用了Pandas库和Scikit-learn库来读取和处理数据，划分训练集和测试集，定义逻辑回归模型，训练模型，预测结果并评估模型准确率。

需要注意的是，在数据预处理部分，我们删除了一些缺失值较多的特征。同时，我们可以根据实际问题调整模型参数，或者使用其他机器学习算法来进行建模。