逻辑回归手写体识别learn显示图片

好的，这里提供一个简单的逻辑回归手写体识别的代码，可以使用learn库来显示图片：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from learn import visualize

# 加载手写体数字数据集
digits = load_digits()

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建逻辑回归模型并训练
model = LogisticRegression(max_iter=1000)
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测并计算准确率
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100))

# 使用learn库显示测试集中的前10张图片和对应的标签
visualize.images(X_test[:10].reshape(-1, 8, 8), labels=y_test[:10])

代码中首先加载了手写体数字数据集，然后将数据集分为训练集和测试集。接着创建了逻辑回归模型并在训练集上进行训练，然后在测试集上进行预测并计算准确率。最后使用learn库的`visualize.images`函数显示测试集中的前10张图片和对应的标签。