y_pred =baseline2.predict(X_test) print(classification_report(y_test,y_pred))

这段代码使用逻辑回归模型在测试集上进行预测，并使用`classification_report()`函数生成模型的分类报告。

首先，`y_pred =baseline2.predict(X_test)`使用训练好的逻辑回归模型对测试集数据(X_test)进行预测，并将预测结果存储在变量`y_pred`中。

接着，`print(classification_report(y_test,y_pred))`打印出分类报告。`classification_report()`函数用于生成模型的分类报告，其中参数`y_test`和`y_pred`分别是测试集的真实标签和模型的预测标签。分类报告将包含每个类别的精确率、召回率、F1分数和支持度等指标，以及加权平均值。这些指标可以帮助我们了解模型在不同类别上的性能表现。