print("Logistic Regression R2 Score: ",r2_score(y_test,lr.predict(x_test)))

这行代码使用 scikit-learn 库中的 r2_score 函数计算了 Logistic 回归模型在测试集上的 R2 分数，并将结果打印出来。其中，y_test 是测试集中的目标变量（真实值），lr.predict(x_test) 是 Logistic 回归模型在测试集上的预测值。R2 分数是评价回归模型拟合优度的指标，其范围在 0 到 1 之间，越接近 1 表示模型拟合效果越好。

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print("Logistic Regression - Best Params: ", gsearch_lr.best_params_) print("Logistic Regression - Best Score: ", gsearch_lr.best_score_)

这是使用 GridSearchCV 对逻辑回归模型进行超参数调优后的输出结果，其中 gsearch_lr 是对逻辑回归模型进行网格搜索的对象。

- "Logistic Regression - Best Params" 输出了最佳超参数组合。
- "Logistic Regression - Best Score" 输出了最佳超参数组合对应的模型在交叉验证中得到的最高分数。

lr = LogisticRegression() lr.fit(x_train,y_train) print("Logistic Regression Accuracy: ",lr.score(x_test,y_test))

这段代码使用scikit-learn库中的Logistic Regression模型进行训练和测试，并输出模型在测试集上的准确率。具体来说，lr.fit(x_train,y_train)是用训练集x_train和对应的标签y_train来训练模型，lr.score(x_test,y_test)计算模型在测试集x_test和对应的标签y_test上的准确率，并将结果打印出来。需要注意的是，这里的准确率指的是模型预测正确的样本占总样本数的比例。