使用 numpy 编写逻辑回归算法，对 iris 数据进行二分类。 具体内容： （1）任选两个特征和两个类别进行二分类。 （2）输出：决策函数的参数、预测值、分类准确率等。 （3）可视化：选取两个特征进行散点图可视化，并可视化决策边界。

好的，我会尽力回答你的问题。

首先，我们需要导入 numpy 和 matplotlib 库，并加载 iris 数据集。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data[:, [2, 3]]  # 选择两个特征
y = (iris.target == 0).astype(np.int)  # 将类别为0的作为正样本，其他类别作为负样本

接下来，我们需要实现逻辑回归算法。

class LogisticRegression:
    def __init__(self, lr=0.01, num_iter=100000, fit_intercept=True, verbose=False):
        self.lr = lr
        self.num_iter = num_iter
        self.fit_intercept = fit_intercept
        self.verbose = verbose

    def __add_intercept(self, X):
        intercept = np.ones((X.shape[0], 1))
        return np.concatenate((intercept, X), axis=1)

    def __sigmoid(self, z):
        return 1 / (1 + np.exp(-z))

    def __loss(self, h, y):
        return (-y * np.log(h) - (1 - y) * np.log(1 - h)).mean()

    def fit(self, X, y):
        if self.fit_intercept:
            X = self.__add_intercept(X)

        self.theta = np.zeros(X.shape[1])

        for i in range(self.num_iter):
            z = np.dot(X, self.theta)
            h = self.__sigmoid(z)
            gradient = np.dot(X.T, (h - y)) / y.size
            self.theta -= self.lr * gradient

            if self.verbose and i % 10000 == 0:
                z = np.dot(X, self.theta)
                h = self.__sigmoid(z)
                print(f'loss: {self.__loss(h, y)}')

    def predict_prob(self, X):
        if self.fit_intercept:
            X = self.__add_intercept(X)

        return self.__sigmoid(np.dot(X, self.theta))

    def predict(self, X, threshold=0.5):
        return (self.predict_prob(X) >= threshold).astype(np.int)

接下来，我们需要训练模型并输出决策函数的参数、预测值、分类准确率等。

model = LogisticRegression(lr=0.1, num_iter=300000)
model.fit(X, y)

print('决策函数的参数:', model.theta)

y_pred = model.predict(X)
print('预测值:', y_pred)

accuracy = np.mean(y_pred == y)
print('分类准确率:', accuracy)

最后，我们可以可视化选取的两个特征，并绘制决策边界。

x1_min, x1_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
x2_min, x2_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
xx1, xx2 = np.meshgrid(np.arange(x1_min, x1_max, 0.1), np.arange(x2_min, x2_max, 0.1))
Z = model.predict(np.c_[xx1.ravel(), xx2.ravel()])
Z = Z.reshape(xx1.shape)

plt.contourf(xx1, xx2, Z, alpha=0.4)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, alpha=0.8)
plt.xlabel('花瓣长度')
plt.ylabel('花瓣宽度')
plt.show()

这样，我们就完成了使用 numpy 实现逻辑回归算法，并对 iris 数据进行二分类的任务。