逻辑回归机器学习Python代码

当然可以，以下是一个简单的逻辑回归机器学习Python代码示例：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建一个训练数据集
X_train = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
y_train = np.array([0, 0, 1, 1])

# 创建一个逻辑回归模型并拟合数据
clf = LogisticRegression(random_state=0).fit(X_train, y_train)

# 创建一个测试数据集
X_test = np.array([[2, 3], [4, 5], [6, 7]])

# 使用模型进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出预测结果
print(y_pred)

这段代码使用了 scikit-learn 库中的逻辑回归模型来训练和预测数据。在这个例子中，我们创建了一个训练数据集和一个测试数据集，并使用训练数据集来拟合模型。然后，我们使用模型来预测测试数据集中的结果，并输出预测结果。