吴恩达逻辑回归sklearn实现

好的，我可以为您介绍一下吴恩达老师在《机器学习》课程中使用Python库sklearn实现逻辑回归的方法。

首先，需要导入sklearn库中的LogisticRegression模块：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

然后，可以创建一个LogisticRegression的实例，并使用fit函数拟合模型：

LR = LogisticRegression()
LR.fit(X_train, y_train)

其中，X_train是训练数据集的特征矩阵，y_train是训练数据集的标签。

接着，可以使用predict函数对测试数据进行预测：

y_pred = LR.predict(X_test)

最后，可以使用score函数计算模型在测试集上的准确率：

accuracy = LR.score(X_test, y_test)