python，建立完逻辑回归模型后，对于还未发病但处在疾病不同进展阶段的患者根据进展程度进行分级，请尝试基于附件中train_data目录下的3个表格对“类别3-进展.xls”表格中的患者按照进展程度进行分级，并分析你的分级结果的合理性，代码

好的，根据您的要求，我可以为您提供一个基于逻辑回归模型的分级代码，但需要准备一些数据预处理的代码以及训练集和测试集的划分，以下是完整代码：

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

# 读取数据
data = pd.read_excel('./train_data/类别3-进展.xls')
df = pd.DataFrame(data)

# 数据预处理
df.dropna(inplace=True)
df.drop(columns=['患者编号'], inplace=True)
df.replace({'男': 1, '女': 0}, inplace=True)  # 将性别转换成数字
df.replace({'否': 0, '是': 1}, inplace=True)  # 将是否转换成数字
df.reset_index(drop=True, inplace=True)

# 划分数据集
X = df.iloc[:, :-1]
y = df.iloc[:, -1]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 建立逻辑回归模型
lr = LogisticRegression(max_iter=500)
lr.fit(X_train, y_train)

# 预测并评估模型
y_pred = lr.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

# 对新数据进行分级
new_data = pd.read_excel('./train_data/类别3-进展.xls', sheet_name='待预测数据')
new_df = pd.DataFrame(new_data)
new_df.dropna(inplace=True)
new_df.drop(columns=['患者编号'], inplace=True)
new_df.replace({'男': 1, '女': 0}, inplace=True)
new_df.replace({'否': 0, '是': 1}, inplace=True)
new_df.reset_index(drop=True, inplace=True)
pred = lr.predict(new_df)

# 输出分级结果
result = pd.DataFrame({'患者编号': new_data['患者编号'], '进展程度': pred})
print(result)

在这段代码中，我们首先读取了“类别3-进展.xls”表格中的数据，并进行了数据预处理，然后将数据集划分为训练集和测试集，建立了一个逻辑回归模型，并使用测试集验证了模型的效果。接着，我们读取了“类别3-进展.xls”表格中的“待预测数据”表格，进行了与训练集相同的数据预处理，并使用我们建立的逻辑回归模型对新数据进行了分级，最后输出了分级结果。

需要注意的是，这段代码只是一个示例，您需要根据实际情况进行调整和修改，例如增加特征工程、调整模型参数等。此外，由于缺少完整的数据集和背景知识，我无法判断分级结果的合理性，建议您结合实际情况进行分析。