实现逻辑回归预测功能代码

好的，以下是一个简单的逻辑回归预测功能代码示例：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 定义训练数据
X_train = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
y_train = np.array([0, 0, 1, 1])

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 定义测试数据
X_test = np.array([[2, 3], [4, 5]])

# 预测测试数据结果
y_pred = model.predict(X_test)

print(y_pred)  # 输出预测结果

以上代码中，我们使用了 `sklearn` 库中的 `LogisticRegression` 类来创建逻辑回归模型，然后使用训练数据对模型进行训练。接着，我们定义了测试数据 `X_test`，并使用训练好的模型对测试数据进行预测。最后，我们输出了预测结果 `y_pred`。