逻辑回归正则化处理python代码

逻辑回归正则化处理的Python代码如下：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 生成样本数据
np.random.seed(0)
X = np.random.randn(100, 5)
y = np.random.randint(0, 2, size=100)

# 定义正则化系数
C = 0.1

# 定义逻辑回归模型
lr = LogisticRegression(penalty='l2', C=C, solver='lbfgs')

# 训练模型
lr.fit(X, y)

# 预测结果
y_pred = lr.predict(X)

# 输出模型参数
print('Coefficients:', lr.coef_)
print('Intercept:', lr.intercept_)
print('Accuracy:', lr.score(X, y))

在上述代码中，我们使用了sklearn库中的LogisticRegression类，通过指定penalty参数为'l2'来进行L2正则化处理，同时通过C参数来控制正则化强度。在训练模型后，我们可以通过coef_和intercept_属性来获取模型参数，通过score()方法来计算模型准确率