自行选择某一数据集，进行逻辑回归模型训练及评估，写出程序（试调用Sklearn库函数实现）

为了演示如何使用Python和Scikit-Learn库对逻辑回归模型进行训练和评估，我们先假设我们要使用经典的鸢尾花（Iris）数据集。这个数据集包含了三种不同类型的鸢尾花的测量值，非常适合用于分类任务。

首先，确保已经安装了所需的库，包括`scikit-learn`。如果没有安装，可以使用pip命令安装：

pip install scikit-learn pandas

下面是一个简单的例子，展示如何加载数据、预处理、训练逻辑回归模型，并进行评估：

# 导入所需库
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data  # 特征
y = iris.target  # 目标变量

# 数据预处理，通常这里我们会将分类标签转换为0, 1的形式
le = preprocessing.LabelEncoder()  # LabelEncoder对象
y_encoded = le.fit_transform(y)

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

# 创建逻辑回归模型实例
log_reg = LogisticRegression()

# 训练模型
log_reg.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = log_reg.predict(X_test)

# 评估模型性能
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred)

print(f"Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%")
print("Confusion Matrix:")
print(conf_mat)

在这个例子中，我们首先加载了数据集并将其分为特征（花瓣长度、宽度等）和目标变量（鸢尾花种类）。然后，我们将类别标签编码以便于逻辑回归模型处理。接着，划分数据集为训练集和测试集，训练模型并在测试集上进行预测。最后，我们计算模型的准确率以及生成混淆矩阵来进一步了解模型的表现。

如果你有特定的数据集，只需替换`datasets.load_iris()`为从该数据集中读取数据的部分即可。