sklearn实现逻辑回归测试集损失函数的代码

在sklearn中，可以使用`log_loss`函数来计算测试集上的损失函数值。下面是一个简单的使用示例：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import log_loss

# 假设X_test是测试集的特征矩阵，y_test是测试集的标签
clf = LogisticRegression()
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)
loss = log_loss(y_test, y_pred)

其中，`y_pred`是模型在测试集上的预测结果，`log_loss`函数的第一个参数是测试集的真实标签，第二个参数是预测结果。函数返回的是对数损失函数的值。