利用python代码通过逻辑回归模型的sklearn的乳腺癌数据集进行二分类，这个也是sklearn完成（数据和逻辑回归的函数都集成在这里面）

当然可以。在Python中，使用sklearn库进行逻辑回归二分类是非常常见的。首先，你需要导入必要的库并加载乳腺癌数据集。这里是一个简单的步骤示例：

# 导入所需的库
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn import metrics

# 加载乳腺癌数据集
data = load_breast_cancer()
X = data.data   # 特征
y = data.target # 目标变量，0表示良性，1表示恶性

# 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)

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

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

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

# 评估模型性能
print("Accuracy:", metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))
print("Confusion Matrix:\n", metrics.confusion_matrix(y_test, y_pred))

在这个例子中，我们首先导入了相关的模块，然后加载了乳腺癌数据集，划分成了训练集和测试集。接着，创建了一个逻辑回归模型，并利用训练数据对其进行训练。最后，对测试集进行预测并计算模型的准确性和混淆矩阵。