编程实现logistic回归分类器的训练与测试。 python测试代码见附件:classify_lr0.p

要实现logistic回归分类器的训练和测试，可以按照以下步骤进行：

1. 数据预处理：首先，加载和准备要用于训练和测试的数据。可以使用Pandas库来读取和处理数据。确保将数据划分为特征（X）和目标/标签（y）。

2. 特征缩放：对特征进行缩放是一项重要的预处理步骤，在logistic回归中尤为重要。可以使用scikit-learn库中的MinMaxScaler或StandardScaler来对特征进行缩放。

3. 训练模型：使用训练集对logistic回归模型进行训练。可以使用scikit-learn库中的LogisticRegression类来实现。使用fit方法来拟合模型，并传入特征矩阵X和目标向量y。

4. 测试模型：使用测试集对训练好的模型进行测试。使用predict方法来预测新的输入数据的类别，并将其与实际类别进行比较。可以使用scikit-learn库中的accuracy_score函数来计算分类器的准确度。

5. 评估模型性能：除了准确度之外，还可以使用其他指标来评估模型的性能，如精确度、召回率和F1分数等。可以使用scikit-learn库中的classification_report函数来生成模型的分类性能报告。

在给定的测试代码中，以上步骤已经被实现。根据其代码逻辑，首先加载了数据集，然后将其划分为训练集和测试集。接下来，使用特征缩放对数据进行归一化处理。之后，使用训练集对模型进行训练，并使用测试集进行测试。最后，输出了模型的准确度和分类性能报告。

请注意，为了运行这个代码，你需要确保安装了相应的Python库，如Pandas和scikit-learn。