2. 采用Python编程语言自己实现一个5折交叉检验方法，采用逻辑回归分类方法，并用于鸢尾花数据的分类。

好的，下面是采用Python编程语言自己实现一个5折交叉检验方法，采用逻辑回归分类方法，并用于鸢尾花数据的分类的Python代码：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载鸢尾花数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 创建逻辑回归分类器
logreg = LogisticRegression()

# 定义5折交叉检验函数
def cross_val_score(X, y, estimator, cv=5):
    scores = []
    n_samples = len(X)
    fold_size = n_samples // cv

    for i in range(cv):
        # 划分训练集和测试集
        test_start = i * fold_size
        test_end = (i + 1) * fold_size
        X_test = X[test_start:test_end]
        y_test = y[test_start:test_end]
        X_train = np.concatenate([X[:test_start], X[test_end:]])
        y_train = np.concatenate([y[:test_start], y[test_end:]])

        # 训练模型并计算准确率
        estimator.fit(X_train, y_train)
        y_pred = estimator.predict(X_test)
        score = np.mean(y_pred == y_test)
        scores.append(score)

    return np.array(scores)

# 进行5折交叉检验并计算平均准确率
scores = cross_val_score(X, y, logreg)
print("Accuracy: %0.2f (+/- %0.2f)" % (scores.mean(), scores.std() * 2))

在这段代码中，我们首先加载了鸢尾花数据，然后创建了一个逻辑回归分类器。接着，我们自己实现了一个名为cross_val_score的5折交叉检验函数，并在其中使用了逻辑回归分类器进行分类。最后，我们调用cross_val_score函数进行5折交叉检验，并计算了平均准确率和标准差的两倍。