使用逻辑回归对鸢尾花数据集进行分类,并使用十折交叉验证，用python代码实现

可以使用scikit-learn库中的逻辑回归模型和KFold CV对象来完成这个任务，具体实现如下：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 定义逻辑回归模型
lr = LogisticRegression()

# 定义十折交叉验证对象
kf = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42)

# 定义一个列表用于存储每次验证的准确率
scores = []

# 循环进行十次交叉验证
for train_idx, test_idx in kf.split(iris.data):
    # 获取当前交叉验证的训练集和测试集
    X_train, y_train = iris.data[train_idx], iris.target[train_idx]
    X_test, y_test = iris.data[test_idx], iris.target[test_idx]

    # 使用逻辑回归模型训练并预测
    lr.fit(X_train, y_train)
    y_pred = lr.predict(X_test)

    # 计算准确率并存储到列表中
    score = accuracy_score(y_test, y_pred)
    scores.append(score)

# 打印最终的交叉验证准确率
print('十折交叉验证准确率：{:.2f}%'.format(sum(scores) / len(scores) * 100))

注意，在与ChitGPT进行对话时，不要直接将代码复制粘贴过去，而是要简要描述一下实现思路。