对自己电脑的图片，逻辑回归进行三者交叉验证，每类物体的准确率和总的准确率。，总共三种图片牛，马，车各六十张分别记为牛，马，车文件，这三个文件又在用同一个文件test下，python代码怎么写

在Python中，使用逻辑回归对牛、马、车这三种图片进行分类并进行交叉验证，可以结合`sklearn`库中的`LogisticRegression`, `cross_val_score`以及`load_files`函数。这里是一个简单的示例，假设你已经将图片数据预处理好，并存储在'data/'目录下的'牛', '马', '车'子目录下：

import os
import numpy as np
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_files

# 加载图像数据
data_dir = 'data'
categories = ['牛', '马', '车']
image_files = load_files(os.path.join(data_dir), categories=categories, shuffle=True)

# 获取特征和标签
X = image_files.data
y = image_files.target

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

# 进行三次交叉验证
cv_scores = []
for category in categories:
    X_category = X[y == categories.index(category)]
    y_category = y[y == categories.index(category)]
    
    scores = cross_val_score(model, X_category, y_category, cv=5)  # 使用5折交叉验证
    cv_scores.append(scores.mean())  # 计算平均精度

# 总的准确率
total_accuracy = np.mean(cv_scores)

# 输出各类别的准确率和总准确率
print(f"类别准确率:\n{dict(zip(categories, cv_scores))}")
print(f"总体准确率: {total_accuracy}")

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