对于样本严重不均衡的数据，定义一个逻辑回归二分类模型进行五重交叉验证，使用网络搜索寻找模型参数，使用acc，pre，recall，F1，AUC作为评估指标，给出python代码

好的，请先安装sklearn、numpy和pandas这三个库。

下面是代码实现：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, StratifiedKFold
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score

# 读取数据
df = pd.read_csv('your_data.csv')

# 划分特征和标签
X = df.drop('label', axis=1)
y = df['label']

# 定义逻辑回归模型
lr = LogisticRegression(class_weight='balanced')

# 定义参数网格
param_grid = {
    'penalty': ['l1', 'l2'],
    'C': [0.01, 0.1, 1, 10, 100]
}

# 定义评估指标
scoring = {
    'acc': 'accuracy',
    'pre': 'precision',
    'recall': 'recall',
    'F1': 'f1',
    'AUC': 'roc_auc'
}

# 定义五折交叉验证
cv = StratifiedKFold(n_splits=5)

# 定义网格搜索器
grid_search = GridSearchCV(lr, param_grid=param_grid, scoring=scoring, cv=cv, refit='AUC')

# 进行网格搜索
grid_search.fit(X, y)

# 输出最佳模型参数
print('Best parameters: ', grid_search.best_params_)

# 输出各项评估指标
for scorer in scoring:
    print(scorer + ':', np.mean(grid_search.cv_results_['mean_test_' + scorer]))

在上述代码中，我们使用了逻辑回归模型，并使用了网格搜索来寻找最佳模型参数。同时，我们使用了五折交叉验证，并使用了ACC、PRE、RECALL、F1和AUC这五个指标来评估模型。请注意，在逻辑回归中，我们使用了`class_weight='balanced'`参数来处理样本不均衡的问题。

你可以修改上述代码中的数据路径、参数网格、评估指标等来适应你自己的数据和需求。