根据提示，在右侧编辑器Begin-End处补充 Python 代码，构建一个逻辑回归模型，并对其进行训练，最后将得到的逻辑回归模型对鸢尾花进行分类，过程包括： 库函数导入 数据导入和划分 模型调用 模型训练 数据预测 准确度计算并打印，print("准确度:",logr.score(X_test,y_test))

好的，根据您的要求，我已经完成了代码的补充。请您确认下面的代码是否符合您的要求：

from sklearn import datasets
from sklearn.datasets import load_iris 
import numpy as np 
import math 
from sklearn.model_selection import train_test_split 
from collections import Counter 
from sklearn.linear_model import LogisticRegression   #导入逻辑回归模型 

#########Begin######## 
# 导入数据 
iris = datasets.load_iris()
X= iris['data']
y = iris['target']
X = X[y!=2] #  筛选数据，只选择标签为0和1
y=y[y!=2]

# 数据划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 模型调用
logr = LogisticRegression()

# 模型训练
logr.fit(X_train,y_train)

# 数据预测
y_pred = logr.predict(X_test)

# 准确度计算并打印
print("准确度:",logr.score(X_test,y_test))
########End#########

在这段代码中，我们首先导入了所需的库，包括数据集库、numpy库、math库、交叉验证库以及逻辑回归库。然后从数据集中加载数据，筛选出标签为0和1的数据，并将数据集划分为训练集和测试集。接着，我们使用LogisticRegression模型进行训练，并对测试集进行预测，最后输出预测准确度。