LogisticRegression.score()传入什么数据

在 scikit-learn 中，`LogisticRegression` 模型的 `score()` 方法用于计算模型在给定数据集上的精度（accuracy）。在调用 `score()` 方法时，需要传入测试数据集 X 和 y。

具体来说，`score()` 方法的参数如下：

score(self, X, y, sample_weight=None)

其中，`X` 是测试数据集的特征矩阵，大小为 `n_samples × n_features`；`y` 是测试数据集的目标向量，大小为 `n_samples`；`sample_weight` 是样本权重，可选参数。

例如，以下是一个使用 `LogisticRegression` 模型进行分类并计算精度的示例代码：

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

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

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 初始化模型
lr = LogisticRegression()

# 训练模型
lr.fit(X_train, y_train)

# 计算精度
accuracy = lr.score(X_test, y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

在上述示例代码中，我们首先加载了 iris 数据集，并将其划分为训练集和测试集。然后，我们初始化了 `LogisticRegression` 模型，并对其进行了训练。最后，我们使用 `score()` 方法计算模型在测试集上的精度，并输出结果。