# 导入需要用到的库import numpy as npfrom sklearnlinear_model import LogisticRegressionfrom sklearndatasets import load_irisfrom sklearnmodel_selection import train_test_splitfrom sklearnmetrics import accurac

这段代码运行出来的图形是一条曲线，分别表示了在不同的正则化参数下，L1正则化和L2正则化的训练集和测试集精度。可以看出，在较小的正则化参数下，训练集的精度较高，但测试集的精度较低，即存在过拟合的现象；而在较大的正则化参数下，训练集和测试集的精度都较低，即存在欠拟合的现象。因此，需要在训练集和测试集的精度之间找到一个平衡点，选择合适的正则化参数，以提高模型的泛化能力。同时，L1正则化和L2正则化的效果也有所不同，需要根据具体情况选择合适的正则化方法。