使用逻辑回归训练模型（max_iter=10000）对泰坦尼克号乘客生存预测，输出预测结果

好的，需要先导入相关的库和数据集，代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

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

# 数据预处理
data.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1, inplace=True)
data['Age'].fillna(data['Age'].mean(), inplace=True)
data['Embarked'].fillna('S', inplace=True)
data = pd.get_dummies(data, columns=['Sex', 'Embarked'])

# 划分训练集和测试集
train_data = data.iloc[:800]
test_data = data.iloc[800:]

# 训练模型
X_train = train_data.drop('Survived', axis=1)
y_train = train_data['Survived']
clf = LogisticRegression(max_iter=10000)
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
X_test = test_data.drop('Survived', axis=1)
y_test = test_data['Survived']
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出预测结果
print(y_pred)

这段代码会输出测试集上的预测结果。需要注意的是，这里使用了逻辑回归模型，并设置了最大迭代次数为10000。同时，对数据进行了预处理，包括删除一些无用的列、填充缺失值、进行独热编码等。最后划分数据集，训练模型并输出预测结果。