请展示如何使用Python实现逻辑回归算法，并通过具体的编程实例说明其在CS229监督学习作业中的应用。

逻辑回归是一种广泛应用于二分类问题的监督学习算法。为了帮助你解决CS229作业中的分类问题，可以使用Python中的Scikit-learn库来实现逻辑回归模型。以下是一个如何使用Python实现逻辑回归的简要指南，以及它在CS229作业中的应用示例。

参考资源链接：[Stanford CS229机器学习作业1：监督学习](https://wenku.csdn.net/doc/5omtjyp5cp?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确保你的环境中已经安装了Scikit-learn库。如果未安装，可以使用pip命令进行安装：`pip install scikit-learn`。

接下来，你需要准备训练数据集，通常包含特征向量和对应的标签。例如，对于一个二分类问题，标签应该是0或1。

    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.metrics import accuracy_score

    # 假设X是特征数据集，y是对应的标签列表
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

    # 创建逻辑回归模型实例
    log_reg = LogisticRegression()

    # 训练模型
    log_reg.fit(X_train, y_train)

    # 进行预测
    y_pred = log_reg.predict(X_test)

    # 计算准确率
    print(

参考资源链接：[Stanford CS229机器学习作业1：监督学习](https://wenku.csdn.net/doc/5omtjyp5cp?spm=1055.2569.3001.10343)