Python实现逻辑斯谛回归方程

逻辑斯谛回归方程可以使用Python的scikit-learn库来实现，代码如下：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 定义训练数据
X_train = [[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]]
y_train = [0, 0, 1, 1]

# 创建逻辑斯谛回归分类器
clf = LogisticRegression()

# 训练分类器
clf.fit(X_train, y_train)

# 定义测试数据
X_test = [[2, 1], [3, 2], [4, 3], [5, 4]]

# 预测测试数据的分类
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出预测结果
print(y_pred)

在这个例子中，我们使用了4个训练样本，每个样本都有两个特征。我们将这些训练样本和对应的标签传递给逻辑斯谛回归分类器进行训练。然后我们使用4个测试样本来测试模型的预测能力，并输出预测结果。

请注意，这只是一个简单的例子，实际的应用中可能需要更多的特征和更多的训练数据来获得更好的结果。