使用sklearn中的LogisticRegression类完成手写数字识别任务。

在Python的scikit-learn库中，Logistic Regression是一种常用的分类算法，可以用于手写数字识别这样的二分类或多分类问题。以下是使用`LogisticRegression`类进行手写数字识别的一般步骤：

1. **数据预处理**：
- 导入MNIST数据集，这是sklearn.datasets提供的常用手写数字图像集合。

   from sklearn import datasets
   digits = datasets.load_digits()

- 将数据分为训练集和测试集。

   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2)

2. **特征提取**：
- MNIST数据包含8x8像素的灰度图像，可以直接作为输入，无需进一步转换。

   input_shape = (X_train.shape[1],) # 每个样本的形状是一个一维数组

3. **模型初始化**：
- 创建`LogisticRegression`实例，并设置必要的参数，如正则化项（penalty）和是否进行L2惩罚（C）。

   model = LogisticRegression(penalty='l2', solver='liblinear', C=1)  # 'liblinear'适用于小规模数据，'lbfgs'更一般

4. **模型训练**：
- 使用训练数据拟合模型。

   model.fit(X_train.reshape(-1, input_shape[0] * input_shape[1]), y_train)

5. **预测与评估**：
- 预测测试集的标签。

   predictions = model.predict(X_test.reshape(-1, input_shape[0] * input_shape[1]))

- 使用准确率等指标评估模型性能。

   accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)

6. **可选：模型调整与优化**：
- 可能需要尝试不同的参数组合、交叉验证或网格搜索来找到最佳模型。