用python实现logistic模型

可以使用 scikit-learn 库中的 LogisticRegression 模型来实现 logistic 模型。以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 生成随机数据
X = np.random.randn(1000, 10)
y = np.random.randint(0, 2, size=1000)

# 训练 logistic 模型
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X, y)

# 使用模型进行预测
y_pred = lr.predict(X)

# 计算准确率
acc = np.mean(y == y_pred)
print("Accuracy = ", acc)

这个代码示例中我们首先生成了一个 1000 行 10 列的随机数据作为样本特征，以及一个二元分类任务的标签。然后使用 LogisticRegression 模型进行训练，并使用训练好的模型对样本进行预测。最后计算分类准确率。