y_test = (-logistic.intercept_ - x_test*logistic.coef_[0][0])/logistic.coef_[0][1]

这行代码是基于逻辑回归模型对测试集数据进行预测并计算得到预测结果。具体来说，它使用了逻辑回归模型中学习到的参数，包括截距项和特征系数，来计算测试集中每个样本对应的预测结果。

其中，`logistic.intercept_`表示逻辑回归模型中的截距项，`logistic.coef_[0][0]`和`logistic.coef_[0][1]`表示逻辑回归模型中第一个和第二个特征的系数，`x_test`表示测试集中第一个特征的值。根据逻辑回归模型的公式，将这些参数代入后，可以得到对应测试集样本的预测结果`y_test`。

需要注意的是，这行代码假设逻辑回归模型中只有两个特征。如果模型中包含更多的特征，代码中需要相应地修改。

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X = df.drop('Outcome', axis=1) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=35 / 769,random_state=0) lr = LogisticRegression(random_state=0, max_iter=1000) lr.fit(X_train, y_train) y_pred = lr.predict(X_test) print('Logistic 回归模型') print(confusion_matrix(y_test, y_pred)) print(classification_report(y_test, y_pred)) y_ = np.array(y_test) print('Logistic 回归预测结果:', lr.predict(X_test)) print('原始数据集的真实结果: ', y_) print('模型得分:{:.2f}'.format(lr.score(X_test, y_test))) modelscore = format(lr.score(X_test, y_test)) if float(modelscore) >= 0.88: print("模型预测准确率较高，适合用来预测糖尿病") else: print("模型预测准确率较低，不宜用来预测糖尿病")画逻辑回归图

抱歉，我是一名语言模型，无法画图。但是，你可以使用Python中的Matplotlib库来画出逻辑回归图。你可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

X = df.drop('Outcome', axis=1)
y = df['Outcome']
lr = LogisticRegression(random_state=0, max_iter=1000)
lr.fit(X, y)

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(X[y==0]['BMI'], X[y==0]['Glucose'], label='Negative')
plt.scatter(X[y==1]['BMI'], X[y==1]['Glucose'], label='Positive')
x = np.linspace(0, 60, 1000)
y = -(lr.intercept_[0] + lr.coef_[0][0]*x) / lr.coef_[0][1]
plt.plot(x, y, color='black', linestyle='--', label='Decision Boundary')
plt.xlabel('BMI')
plt.ylabel('Glucose')
plt.legend()
plt.show()

这段代码可以画出以BMI和Glucose为横纵坐标的散点图，其中糖尿病患者和非患者用不同颜色表示，同时还可以画出逻辑回归的决策边界。

优化这段代码def linear_model_test(X, Y, predict_value): regr = LogisticRegression() regr.fit(X, Y) predict_outcome = regr.predict(predict_value) predictions = {} predictions['intercept'] = regr.intercept_ predictions['coefficient'] = regr.coef_ predictions['predicted_value'] = predict_outcome return predictions

这段代码可以进行以下优化：

1. 引入必要的模块，例如：`from sklearn.linear_model import LogisticRegression`

2. 将 `LogisticRegression()` 的参数进行设置，例如：`regr = LogisticRegression(solver='lbfgs', max_iter=1000)`

3. 将 `fit()` 和 `predict()` 合并成一个步骤，例如：`predict_outcome = regr.fit(X, Y).predict(predict_value)`

4. 将 `predictions` 的初始化和赋值合并成一行，例如：`predictions = {'intercept': regr.intercept_, 'coefficient': regr.coef_, 'predicted_value': predict_outcome}`

综合以上几点，可以得到以下优化后的代码：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

def linear_model_test(X, Y, predict_value):
    regr = LogisticRegression(solver='lbfgs', max_iter=1000)
    predict_outcome = regr.fit(X, Y).predict(predict_value)
    predictions = {'intercept': regr.intercept_, 'coefficient': regr.coef_, 'predicted_value': predict_outcome}
    return predictions