请给我逻辑回归五折交叉验证代码

以下是一个使用Python的scikit-learn库进行逻辑回归五折交叉验证的示例代码：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import cross_val_score, KFold
from sklearn.datasets import make_classification

# 创建一个虚拟的分类数据集
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=10, random_state=42)

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

# 创建五折交叉验证对象
kfold = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)

# 执行五折交叉验证并计算准确率
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=kfold, scoring='accuracy')

# 输出每一折交叉验证的准确率和平均准确率
for fold, score in enumerate(scores):
    print(f"Fold {fold+1}: {score}")
print(f"Mean Accuracy: {scores.mean()}")

在这个示例中，我们首先使用`make_classification`函数生成一个虚拟的分类数据集（可以根据实际需求替换为自己的数据）。然后，我们创建了一个逻辑回归模型，并使用`KFold`函数创建了一个五折交叉验证对象。接下来，通过调用`cross_val_score`函数执行五折交叉验证，并指定评估指标为准确率（accuracy）。最后，我们输出每一折交叉验证的准确率以及平均准确率。

请注意，这只是一个示例代码，实际使用时可能需要根据自己的数据和需求进行相应的修改和调整。