使用sklearn 逻辑回归编写一个多分类模型（特征数远远大于样本数）

使用sklearn的逻辑回归模型编写多分类模型时，它使用L2正则化来解决过拟合问题，可以减少特征数量，以提高模型的准确性和效果。此外，可以使用适当的特征变换，如PCA，来减少特征数量，以获得更好的准确性。