用Python编程语言实现一个5折交叉验证，采用逻辑回归分类对鸢尾花数据分类

好的，下面是一个使用Python实现的5折交叉验证，用逻辑回归分类器对鸢尾花数据进行分类的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import KFold

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()

# 将特征和标签分别存储在X和y中
X = iris.data
y = iris.target

# 创建一个逻辑回归分类器
lr = LogisticRegression()

# 创建5折交叉验证对象
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True)

# 定义一个空列表，用于存储每次交叉验证的准确率
accuracy_scores = []

# 通过5次交叉验证计算平均准确率
for train_index, test_index in kf.split(X):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    lr.fit(X_train, y_train)
    accuracy = lr.score(X_test, y_test)
    accuracy_scores.append(accuracy)

# 计算平均准确率
mean_accuracy = sum(accuracy_scores) / len(accuracy_scores)

print("5-fold cross validation accuracy: {:.2f}%".format(mean_accuracy * 100))

这段代码首先加载了鸢尾花数据集，将特征和标签分别存储在X和y中。然后创建了一个逻辑回归分类器和一个5折交叉验证对象。在每次交叉验证中，将数据集分成训练集和测试集，用训练集来拟合逻辑回归模型，然后在测试集上计算模型的准确率。最后，将每次交叉验证的准确率存储在一个列表中，计算平均准确率并输出结果。