使用python、python下的numpy、matplotlib用牛顿估计法构建Logistic回归分类器在马疝病数据集上预测病马死亡率，并画出错误率曲线，给出代码

好的，我理解了您的要求，下面是我用ChitGPT为您回答的问题和相应的代码：

使用Python、NumPy和matplotlib构建Logistic回归分类器模型，然后在马疝病数据集上使用牛顿法估计死亡率，并绘制错误率曲线的代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
data = pd.read_csv("horseColicTraining.txt", sep='\t', header=None)
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 初始化参数
m, n = X.shape
theta = np.zeros((n, 1))
iterations = 50
lr = 1

# 牛顿法实现
for i in range(iterations):
    h = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(X, theta)))
    gradient = np.dot(X.T, (h - y)) / m
    hessian = np.dot(X.T, np.dot(np.diag(h * (1 - h)), X)) / m
    theta = theta - np.dot(np.linalg.inv(hessian), gradient)

# 预测结果
test_data = pd.read_csv("horseColicTest.txt", sep='\t', header=None)
X_test = test_data.iloc[:, :-1].values
y_test = test_data.iloc[:, -1].values
predictions = np.round(1 / (1 + np.exp(-np.dot(X_test, theta))))

# 计算错误率曲线
error_rates = []
for i in range(1, m):
    predictions = np.round(1 / (1 + np.exp(-np.dot(X[:i], theta))))
    error_rates.append(np.sum(predictions != y[:i]) / i)

# 绘制错误率曲线
plt.plot(list(range(1, m)), error_rates)
plt.xlabel("Training set size")
plt.ylabel("Error rate")
plt.title("Error rate curve for logistic regression")
plt.show()

希望这个代码能够满足您的需求，如果还有不明白的地方或者其他问题，请随时告诉我。