使用逻辑回归进行乳腺癌良恶性预测，求代码

逻辑回归是一种广泛用于分类任务的统计学模型，尤其适合二分类问题，如判断乳腺癌是否良性。在Python中，我们可以使用sklearn库来实现逻辑回归。下面是一个简单的例子：

# 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.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
data = load_breast_cancer()
X = data.data   # 特征
y = data.target # 分类标签，0为良性，1为恶性

# 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)

# 创建并训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

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

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

# 如果需要，还可以查看模型的详细信息
# model.coef_ 和 model.intercept_ 分别表示特征的权重和截距

这个例子展示了如何用逻辑回归对乳腺癌数据进行预测，并计算了模型在测试集上的性能。请注意，在实际应用中，你可能还需要对数据进行预处理（如标准化、缺失值处理等），以及调整模型参数。