写出具体完整Python代码

当然，这里是一个使用Python和sklearn库实现逻辑回归分类鸢尾花数据集的例子：

# 导入所需的库
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data   # 特征
y = iris.target # 类别标签，需要进行独热编码（One-Hot Encoding）

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()  # 归一化数值型特征
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练逻辑回归模型
logreg = LogisticRegression(max_iter=10000)  # 设置迭代次数防止梯度消失
logreg.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
y_pred = logreg.predict(X_test)

# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

# 相关问题--
1. 这段代码中为什么要对数据进行归一化处理？
2. 如果想调整模型参数，应该如何操作？
3. 如何查看模型的系数和截距信息？

这个代码示例涵盖了从数据加载、预处理、划分、模型训练到评估的整个流程。如果你有特定的问题或需求，我可以提供更详细的帮助。