代码实现 csv数据集基于惩罚逻辑回归的预测

以下是基于惩罚逻辑回归的预测的Python代码实现，使用的数据集为“iris.csv”：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据集
data = pd.read_csv('iris.csv')

# 特征选择
X = data[['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width']]
y = data['species']

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 惩罚逻辑回归模型
model = LogisticRegression(penalty='l2', C=1, solver='lbfgs')
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 输出结果
print('预测结果:', y_pred)
print('真实结果:', y_test.values)

在上述代码中，我们首先读取了“iris.csv”数据集，并进行了特征选择和数据标准化处理。然后，我们将数据集分为训练集和测试集，并使用惩罚逻辑回归模型进行训练和预测。最后，我们输出了预测结果和真实结果，以便进行比较。