编写一个程序，使用 numpy 编写逻辑回归算法，对 iris 数据进行多分类。 具体内容：输出决策函数的参数、预测值、分类准确率等。

好的，我会尽力回答您的问题。

首先，让我们了解一下逻辑回归算法。逻辑回归是一种用于二分类或多分类问题的监督学习算法。它通过将输入变量的线性组合传递给一个sigmoid函数来预测输出变量的概率。在多分类问题中，逻辑回归可以使用一对多(OvR)方法进行。

下面是使用numpy编写的逻辑回归算法，并对iris数据进行多分类的示例代码：

import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载iris数据
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 添加截距项
X_train = np.insert(X_train, 0, 1, axis=1)
X_test = np.insert(X_test, 0, 1, axis=1)

# 定义sigmoid函数
def sigmoid(z):
    return 1 / (1 + np.exp(-z))

# 定义损失函数
def cost_function(X, y, theta):
    m = len(y)
    h = sigmoid(X @ theta)
    J = -1/m * (y.T @ np.log(h) + (1-y).T @ np.log(1-h))
    grad = 1/m * X.T @ (h - y)
    return J, grad

# 定义梯度下降函数
def gradient_descent(X, y, theta, alpha, num_iters):
    m = len(y)
    J_history = []
    for i in range(num_iters):
        J, grad = cost_function(X, y, theta)
        theta = theta - alpha * grad
        J_history.append(J)
    return theta, J_history

# 训练模型
num_classes = len(np.unique(y))
all_theta = np.zeros((num_classes, X_train.shape[1]))
for i in range(num_classes):
    y_train_i = np.array([1 if label == i else 0 for label in y_train])
    theta_i = np.zeros(X_train.shape[1])
    theta_i, J_history = gradient_descent(X_train, y_train_i, theta_i, 0.1, 1000)
    all_theta[i] = theta_i

# 预测测试集
y_pred = np.argmax(sigmoid(X_test @ all_theta.T), axis=1)

# 计算分类准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test) * 100
print("分类准确率为：{:.2f}%".format(accuracy))

在这段代码中，我们首先加载iris数据集，并将其分为训练集和测试集。然后，我们为每个类别训练一个逻辑回归模型，并将所有的theta值存储在all_theta数组中。最后，我们使用测试集对模型进行预测，并计算分类准确率。

注意，这里我们使用了numpy的矩阵运算，可以加快计算速度。同时，我们还添加了截距项，以便在模型中引入偏差。

希望这个示例能够回答您的问题。