利用sklearn实现softmax回归。

好的，以下是使用sklearn实现softmax回归的代码示例：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X = 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, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建逻辑回归分类器
clf = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs')

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 查看准确率
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

在以上代码中，我们首先加载了鸢尾花数据集并进行了数据预处理。然后，我们将数据集划分为训练集和测试集，使用`LogisticRegression`创建逻辑回归分类器，并通过`fit`方法训练模型。最后，我们使用`predict`方法进行预测，并使用`score`方法计算模型的准确率。