测试集对多元分类逻辑回归模型进行评估Python

可以使用Python中的scikit-learn库来对多元分类逻辑回归模型进行评估。

首先，需要将数据集划分为训练集和测试集，可以使用train_test_split方法：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

其中，X是特征矩阵，y是标签向量，test_size是测试集占比，random_state是随机种子，用于保证可重复性。

接着，需要导入逻辑回归模型：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()

然后，使用训练集拟合模型：

model.fit(X_train, y_train)

最后，可以使用测试集评估模型性能：

from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

y_pred = model.predict(X_test)

print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))
print("Classification report:\n", classification_report(y_test, y_pred))

其中，accuracy_score计算准确率，classification_report计算精确率、召回率、F1值等指标。