给出一个逻辑回归算法的二分类代码实例，并进行解释

逻辑回归是一种常用的用于解决二分类问题的线性模型。它通过sigmoid函数将线性预测转换为0到1之间的概率值，常用于评估输入特征对事件发生的可能性。下面是一个简单的Python示例，使用sklearn库实现逻辑回归：

# 导入所需库
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import pandas as pd

# 假设我们有一个名为'data.csv'的数据集，包含特征X和目标变量y
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据分为特征(X)和目标(y)
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 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)

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

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测新数据
predictions = model.predict(X_test)

# 输出预测结果的概率
probs = model.predict_proba(X_test)[:, 1]

# 模型评估
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f"Accuracy: {accuracy}")