逻辑回归中，对自变量变量加权代码

在逻辑回归中，对自变量进行加权的代码可以通过使用权重（weights）参数来实现。具体的实现方式可能因编程语言和库的不同而有所差异，以下是一个示例代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 假设有两个自变量 X1 和 X2，以及对应的因变量 y
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y = np.array([0, 1, 0])

# 创建逻辑回归模型，并传入权重参数
weights = np.array([0.5, 0.8])  # 自变量权重
model = LogisticRegression(solver='liblinear', fit_intercept=True, C=1.0, class_weight=None, random_state=None)
model.fit(X * weights, y)

# 预测新样本的类别
new_sample = np.array([[7, 8]])
predicted_class = model.predict(new_sample * weights)
print(predicted_class)

在这个示例中，我们使用了Python的scikit-learn库来实现逻辑回归。首先，我们创建了一个包含两个自变量（X1和X2）和对应因变量（y）的数据集。然后，我们定义了一个权重向量（weights），其中每个权重对应一个自变量。接下来，我们创建了一个逻辑回归模型，并使用`fit`方法拟合训练数据。在拟合过程中，我们将自变量乘以对应的权重，以实现加权。最后，我们使用拟合好的模型来预测新样本的类别。

请注意，这只是一种实现逻辑回归中对自变量进行加权的方式，实际中可能会有其他不同的实现方式。具体的实现方式还取决于所使用的编程语言和机器学习库。