机器学习任务:使用sklearn库中的逻辑回归进行分类,对手写识别数据集(数据集以给出,也可以从网站上下载)进行分类,写出代码

首先，为了使用sklearn库中的逻辑回归进行手写数字识别，你需要按照以下步骤操作。这里我将以经典的MNIST手写数字数据集为例，这个数据集通常包含训练集和测试集，你可以通过`sklearn.datasets.load_digits`来加载。

# 导入必要的库
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载MNIST数据集
digits = datasets.load_digits()
X = digits.data  # 图像特征
y = digits.target  # 手写数字标签

# 数据预处理：将二维数组展平成一维，以便输入逻辑回归模型
X = X.reshape((len(X), -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)

# 初始化逻辑回归模型
logistic_regression = LogisticRegression()

# 训练模型
logistic_regression.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = logistic_regression.predict(X_test)

# 计算预测准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy * 100}%")

# 示例代码展示完毕