编写一个程序，采用 scikit-learn 中的 LogisticRegression 逻辑回归模型对非线性数据集进行分类，要求加入正则项l1，并使数据可视化

好的，我可以为您提供一个Python程序来解决这个问题。首先，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import make_classification

接下来，我们可以使用 `make_classification` 函数生成一个非线性数据集：

X, y = make_classification(n_features=2, n_redundant=0, n_informative=2,
                           random_state=1, n_clusters_per_class=1, class_sep=0.5)

这个函数将生成一个包含两个特征的数据集，其中一个特征是无用的，另一个特征与分类有关。我们可以使用 `scatter` 函数将数据可视化：

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap='rainbow')
plt.xlabel("Feature 1")
plt.ylabel("Feature 2")
plt.show()

下一步是使用逻辑回归模型进行分类，我们可以使用 `LogisticRegression` 类来实现。为了加入正则项l1，我们可以将 `penalty` 参数设置为 `l1`。然后，我们可以训练模型并对数据进行预测：

clf = LogisticRegression(penalty='l1', solver='liblinear')
clf.fit(X, y)
y_pred = clf.predict(X)

最后，我们可以使用 `contourf` 函数将分类边界可视化：

xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, 500), np.linspace(-3, 3, 500))
Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)

plt.contourf(xx, yy, Z, cmap='rainbow', alpha=0.5)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap='rainbow')
plt.xlabel("Feature 1")
plt.ylabel("Feature 2")
plt.show()

完整的程序如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import make_classification

X, y = make_classification(n_features=2, n_redundant=0, n_informative=2,
                           random_state=1, n_clusters_per_class=1, class_sep=0.5)

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap='rainbow')
plt.xlabel("Feature 1")
plt.ylabel("Feature 2")
plt.show()

clf = LogisticRegression(penalty='l1', solver='liblinear')
clf.fit(X, y)
y_pred = clf.predict(X)

xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, 500), np.linspace(-3, 3, 500))
Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)

plt.contourf(xx, yy, Z, cmap='rainbow', alpha=0.5)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap='rainbow')
plt.xlabel("Feature 1")
plt.ylabel("Feature 2")
plt.show()