sklearn运用逻辑回归

sklearn是一个强大的Python机器学习库，其中包含了逻辑回归模型的实现。下面是一个简单的例子，演示如何使用sklearn进行逻辑回归：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载数据集
iris = load_iris()

# 创建逻辑回归模型
logreg = LogisticRegression()

# 拟合模型
logreg.fit(iris.data, iris.target)

# 预测新数据
X_new = [[3, 5, 4, 2], [5, 4, 3, 2]]
print(logreg.predict(X_new))

在这个例子中，我们加载了鸢尾花数据集，创建了一个逻辑回归模型，并使用拟合数据集进行训练。然后，我们使用模型对新数据进行预测。