逻辑回归实现鸢尾花分类

好的，针对你的问题，我可以给出以下步骤：

1. 导入数据集并进行数据预处理，包括数据清洗、特征选择、特征缩放等。
2. 将数据集分为训练集和测试集。
3. 使用逻辑回归模型进行训练，并对模型进行评估。
4. 使用训练好的模型进行预测。

下面是一个简单的示例代码：

# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 导入数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建逻辑回归模型并进行训练
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)

# 对模型进行评估
y_pred = lr.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

# 使用训练好的模型进行预测
new_data = np.array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]])
prediction = lr.predict(new_data)
print("Prediction:", prediction)