import pandas as pdfrom sklearnmodel_selection import train_test_splitfrom sklearnlinear_model import LogisticRegressionfrom sklearnmetrics import accuracy_score# 读取数据集data = pdread_excel附件1xlsx# 提取特征

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1. import pandas as pd: 导入pandas库并将其命名为pd。
2. from sklearn.model_selection import train_test_split: 从sklearn库中导入train_test_split函数，用于将数据集分为训练集和测试集。
3. from sklearn.linear_model import LogisticRegression: 从sklearn库中导入LogisticRegression类，用于创建逻辑回归模型。
4. from sklearn.metrics import accuracy_score: 从sklearn库中导入accuracy_score函数，用于计算模型准确率。
5. data = pd.read_excel('附件1.xlsx'): 读取名为“附件1.xlsx”的Excel文件，并将其存储为名为data的pandas数据帧。
6. X = data.drop(labels=['特征1', '特征2', '特征3', '特征4', '特征5', '特征6', '特征7', '特征8','特征9'], axis=1): 从data数据帧中删除名为“特征1”至“特征9”的列，并将其存储为名为X的数据帧。
7. y = data['类别']: 从data数据帧中提取名为“类别”的列，并将其存储为名为y的数据帧。
8. X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=100): 将X和y数据帧分别作为特征属性和分类属性，使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集，其中测试集占总数据集的30%，并且随机种子为100。
9. model = LogisticRegression(): 创建一个名为model的逻辑回归模型。
10. model.fit(X_train, y_train): 在训练集上训练模型。
11. y_pred = model.predict(X_test): 在测试集上进行预测，并将预测结果存储为名为y_pred的数据帧。
12. accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred): 使用accuracy_score函数计算模型在测试集上的准确率，并将结果存储为名为accuracy的变量。
13. print("模型准确率：", accuracy): 输出模型在测试集上的准确率