通过python用逻辑回归模型来复现内置乳腺癌数据集的分类结果

可以使用scikit-learn库中的load_breast_cancer函数加载内置乳腺癌数据集，之后使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集，再使用LogisticRegression类来构建逻辑回归模型，并在训练集上进行训练。最后，在测试集上评估模型的性能。以下是大致的代码示例：

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

# 加载数据集
data = load_breast_cancer()

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2, random_state=0)

# 构建逻辑回归模型
lr = LogisticRegression(max_iter=1000)

# 在训练集上训练模型
lr.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估模型性能
score = lr.score(X_test, y_test)
print(f"Accuracy on test set: {score}")

注意，这只是一个简单的示例，实际上可以对模型进行很多修改和优化，以提高其性能。