利用随机梯度下降 (SGD)构建多分类逻辑斯蒂回归模型，

使用随机梯度下降 (SGD)构建多分类逻辑斯蒂回归模型，可以参考以下的代码示例：

from sklearn.linear_model import SGDClassifier

# 建立多分类逻辑斯蒂回归模型
model = SGDClassifier(loss='log_loss', penalty='l2', alpha=0.0001, max_iter=1000, tol=1e-3)

# 模型训练
model.fit(X_train, y_train)

# 模型评估
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy_score of SGD Logistic Regression:', accuracy)

在上面的代码中，我们使用 `SGDClassifier` 类来构建多分类逻辑斯蒂回归模型。其中，`loss='log_loss'` 表示使用对数损失函数来训练逻辑斯蒂回归模型；`penalty='l2'` 表示使用 L2 正则化来控制模型的复杂度；`alpha=0.0001` 表示正则化参数的值为 0.0001；`max_iter=1000` 表示最大迭代次数为 1000；`tol=1e-3` 表示收敛精度为 $10^{-3}$。你可以根据具体情况进行修改。

在模型训练完成后，我们使用 `predict` 方法对测试集进行预测，并使用 `accuracy_score` 函数计算模型的准确率。