逻辑回归的python实现

可以使用Python中的scikit-learn库来实现逻辑回归。

以下是一个简单的示例代码：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data[:, :2]
y = (iris.target != 0) * 1

# 划分数据集
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
lr = LogisticRegression()

# 训练模型
lr.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = lr.predict(X_test)

# 输出准确率
print('Accuracy:', lr.score(X_test, y_test))

在该示例代码中，我们使用了鸢尾花数据集进行了逻辑回归模型的训练和测试。我们首先加载数据集，然后将其划分为训练集和测试集。接下来我们创建了一个逻辑回归模型，并使用训练集对其进行训练。最后，我们在测试集上进行预测并计算准确率。

需要注意的是，在实际应用中，通常需要对数据进行预处理、特征工程等步骤，以及进行模型选择、调参等操作，以获取更好的模型性能。