python实现对数回归

可以使用Python中的scikit-learn库来实现对数回归。具体实现方法可以参考以下代码：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1], test_size=.2, random_state=42)

# 创建模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print('准确率为：', accuracy)

其中，data.csv是包含特征和标签的数据集文件。使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，然后创建LogisticRegression模型并训练模型。最后使用predict函数对测试集进行预测，并计算准确率。