多分类逻辑回归python代码

多分类逻辑回归的Python代码可以使用scikit-learn库中的LogisticRegression类来实现。在该类中，我们可以通过设置参数solver为'multinomial'来指定使用multinomial模式进行多分类。以下是一个简单的示例代码：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import numpy as np

# 准备数据
X = # 输入特征
y = # 输出标签

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression(solver='multinomial')

# 模型训练
model.fit(X, y)

# 预测新样本
new_sample = # 新样本数据
prediction = model.predict(new_sample)

# 打印预测结果
print(prediction)

在这个例子中，我们使用LogisticRegression类创建了一个多分类逻辑回归模型，并使用fit方法对模型进行训练。然后，我们可以使用predict方法对新样本进行预测，并打印预测结果。