logistic多分类python

在Python中，可以使用scikit-learn库中的LogisticRegression模型来进行多分类。下面是一个简单的示例代码：

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

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 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)

# 定义模型
clf = LogisticRegression(random_state=0, multi_class='multinomial', solver='lbfgs')

# 拟合模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

在这个示例中，我们使用了iris数据集来进行多分类。首先，我们从scikit-learn库中加载数据集，并将数据集划分为训练集和测试集。然后，我们定义了一个LogisticRegression模型，将multi_class参数设置为'multinomial'以支持多分类，solver参数设置为'lbfgs'以使用适合多分类问题的优化器。然后，我们使用拟合模型，然后使用测试集进行预测，并计算模型的准确率。