简单二项逻辑回归
    二项逻辑回归是一种常用的分类算法，适用于二分类问题。与线性回归不同的是，逻辑回归的输出是经过sigmoid函数处理的概率值，而不是直接输出实数值。本文将介绍如何使用Python中的scikit-learn库实现简单的二项逻辑回归模型。
    首先，我们需要准备一个数据集。在本文中，我们使用UCI机器学习库中的鸢尾花数据集。该数据集包含150个样本，每个样本有四个特征和一个目标变量，目标变量有两个取值，分别代表两种不同的鸢尾花。
    ```python
    from sklearn.datasets import load_iris
    import pandas as pd
    import numpy as np
    iris = load_iris()
    X = iris.data
    y = iris.target
    # Convert target variable to binary
    y = np.where(y == 0, 0, 1)
    # Create dataframe
    df = pd.DataFrame(X, columns=iris.feature_names)
    df['target'] = y
    ```
    接下来，我们将数据集分成训练集和测试集。训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。在本文中，我们使用80%的数据作为训练集，剩余20%的数据作为测试集。
    ```python
    del_selection import train_test_split
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
    ```
    然后，我们使用scikit-learn库中的LogisticRegression类创建一个二项逻辑回归模型。在创建模型时，我们可以指定不同的超参数，例如正则化参数C、最大迭代次数max_iter等。
    ```python
    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
    model = LogisticRegression(C=1.0, max_iter=100, random_state=0)
    ```
    接下来，我们使用训练集对模型进行拟合。拟合过程中，模型会根据训练数据进行参数估计，得到一个可以对新数据进行预测的模型。
    ```python
    model.fit(X_train, y_train)
    ```
    训练完成后，我们可以使用模型对测试集进行预测，并评估模型的性能。在本文中，我们使用准确率作为模型性能的评估指标。
    ```python
    ics import accuracy_score
    y_pred = model.predict(X_test)
    accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
正则化逻辑回归模型    print('Accuracy:', accuracy)
    ```
    最后，我们可以使用模型对新数据进行预测。在本文中，我们使用一个新的样本进行预测，并输出预测结果。
    ```python
    new_sample = [[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]]
    prediction = model.predict(new_sample)
    print('Prediction:', prediction)
    ```
    这就是使用scikit-learn库实现简单二项逻辑回归的整个过程。通过以上步骤，我们可以得到一个可以对新数据进行预测的二项逻辑回归模型，并且可以对模型的性能进行评估。

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