lr线性分类器代码Python

LR（Logistic Regression）线性分类器是一种广泛应用于机器学习中的监督学习模型，用于二分类问题。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现一个简单的LR分类器。以下是一个基本的示例：

# 导入必要的库
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import datasets
import pandas as pd

# 加载数据集，这里以iris数据集为例
# 如果使用其他数据集，请确保数据已经被适当预处理
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 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=42)

# 创建并初始化Logistic Regression模型
lr_classifier = LogisticRegression()

# 训练模型
lr_classifier.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
predictions = lr_classifier.predict(X_test)

# 查看模型性能，例如计算准确率
accuracy = lr_classifier.score(X_test, y_test)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

# 可能会用到的相关问题：