逻辑回归手写体识别代码

以下是一个简单的逻辑回归手写数字识别的代码示例，使用的是Python和sklearn库：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()

# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.3, random_state=42)

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

# 在训练集上训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 对测试集进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算模型的准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print("准确率：", accuracy)

这个示例代码中使用了sklearn库提供的`load_digits()`函数加载手写数字数据集。然后，用`train_test_split()`函数把数据集拆分为训练集和测试集。接着，创建了一个逻辑回归模型，并在训练集上训练了模型。最后，用模型对测试集进行预测，并计算模型的准确率。