多项逻辑回归python代码

当然，下面是一个示例的多项逻辑回归的Python代码：

# 将数据集分为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并拟合多项逻辑回归模型model = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='saga')
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"准确率: {accuracy}")

这段代码使用了`scikit-learn`库中的`LogisticRegression`类来实现多项逻辑回归。首先，我们生成一个随机的二分类数据集。然后，将数据集分为训练集和测试集。接下来，创建一个多项逻辑回归模型，并使用训练集对其进行拟合。最后，使用测试集进行预测，并计算准确率。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际使用时可能需要根据具体情况进行调整和优化。