逻辑回归python实现

好的，下面是逻辑回归的Python实现步骤：

1. 导入必要的库

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

2. 准备数据

X = np.array([[-2,4],[-1,1],[0,2],[1,3],[2,0],[3,1]])
y = np.array([0,0,0,1,1,1])

3. 绘制散点图

plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y)
plt.show()

4. 实例化逻辑回归模型

clf = LogisticRegression()

5. 拟合数据

clf.fit(X,y)

6. 预测新数据

print(clf.predict([[0,1]]))

这就是逻辑回归在Python中的实现步骤。需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际中需要根据具体问题进行调参和优化。