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体识别的 Python 代码示例：

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

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()

# 数据预处理
X = digits.data / 16.0
y = digits.target

# 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(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

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

# 训练模型
logreg.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = logreg.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print('准确率：', accuracy)

在这个示例中，我们使用 `load_digits` 函数从 Scikit-learn 库中加载手写数字数据集。我们将数据预处理为每个像素值都在 0 到 1 之间，并将数据集拆分为训练集和测试集。然后，我们创建一个逻辑回归模型并在训练集上拟合它。最后，我们在测试集上进行预测并计算准确率。