本文首先通过迭代确定最优logistic模型

在本文中，我们首先通过迭代来确定最优的逻辑回归模型。这种方法通常称为模型选择或超参数调优。

迭代过程可以基于不同的指标进行，例如交叉验证评估模型的性能。下面是一个示例代码，展示了如何使用交叉验证和网格搜索来选择最佳的逻辑回归模型：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 定义逻辑回归模型
log_reg = LogisticRegression()

# 定义超参数的候选值
param_grid = {
    'C': [0.1, 1, 10],
    'penalty': ['l1', 'l2']
}

# 创建网格搜索对象
grid_search = GridSearchCV(log_reg, param_grid, cv=5)

# 在训练数据上拟合网格搜索对象
grid_search.fit(x_train, y_train)

# 输出最佳模型的参数
best_params = grid_search.best_params_
print("最佳模型参数：", best_params)

# 使用最佳参数重新训练模型
best_log_reg = LogisticRegression(**best_params)
best_log_reg.fit(x_train, y_train)

在上述代码中，我们首先定义了一个逻辑回归模型 `log_reg`。然后，我们定义了超参数的候选值 `param_grid`，其中包括正则化惩罚项 `C` 和惩罚类型 `penalty`。接下来，我们创建了一个网格搜索对象 `grid_search`，指定了模型、超参数候选值和交叉验证的折数。然后，我们在训练数据上拟合了网格搜索对象，找到了最佳模型的参数。最后，我们使用最佳参数重新训练了逻辑回归模型。

通过这种迭代的方法，我们可以确定在给定数据集上最优的逻辑回归模型，从而提高糖尿病预测的准确性和性能。