python logical regression

逻辑回归（Logistic Regression）是一种常见的分类算法，通常用于二分类问题。在 Python 中，可以使用许多库来实现逻辑回归，其中最流行的是 Scikit-learn。

以下是一个简单的例子，展示如何使用 Scikit-learn 实现逻辑回归：

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

# 加载 iris 数据集
iris = load_iris()
X = iris.data[:, :2]  # 使用前两个特征
y = iris.target

# 将数据集分成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 初始化逻辑回归模型
clf = LogisticRegression()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

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

# 计算准确率
accuracy = clf.score(X_test, y_test)

print("Accuracy:", accuracy)

在这个例子中，我们使用 iris 数据集来训练逻辑回归模型，并在测试集上进行预测。最后，我们计算了模型的准确率。

当然，这只是一个简单的例子，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。