调用sklearn函数实现LR算法

好的，我可以为您提供一个简单的示例代码，来调用sklearn库中的LogisticRegression函数实现LR算法：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 定义训练数据和标签
X_train = [[0, 0], [1, 1]]
y_train = [0, 1]

# 定义LR模型
lr_model = LogisticRegression()

# 训练模型
lr_model.fit(X_train, y_train)

# 预测新数据
X_new = [[2, 2], [-1, -2]]
y_pred = lr_model.predict(X_new)

# 打印预测结果
print(y_pred)

在这个示例中，我们首先导入了sklearn库中的LogisticRegression类。接着，我们定义了训练数据和标签，并创建了一个LogisticRegression对象。然后，我们使用fit()方法对模型进行训练，并使用predict()方法对新数据进行预测。最后，我们打印了预测结果。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际使用LR算法时，需要根据具体的数据集和问题进行调参和优化。