编写一个程序，采用sklearn中的LogisticRegression逻辑回归模型对iris数据集进行多分类

好的，我可以为您提供一个基本的Python代码实现，使用逻辑回归模型对iris数据集进行多分类：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载iris数据集
iris = load_iris()

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs')

# 在训练集上拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估模型精度
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print("模型精度为：", accuracy)

这个程序将数据集分为训练集和测试集，创建了一个逻辑回归模型，然后在训练集上拟合模型，并在测试集上评估了模型的精度。在这个例子中，我们使用了sklearn中的LogisticRegression类，通过设置multi_class='multinomial'来进行多分类，solver='lbfgs'指定了求解器的类型。