Python 鸢尾花数据集分类：逻辑回归模型实现

该算法使用逻辑回归模型对鸢尾花数据集进行分类。首先，将数据集分为训练集和测试集，然后使用逻辑回归模型进行训练，并对测试集进行预测。最后，计算预测结果的准确率。具体来说，该算法使用 L1 正则化，并设置正则化强度参数 C 为 1.0。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import datasets

# 加载 iris 数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
print('Sample num: ', len(y))

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

clf = LogisticRegression(C=1.0, penalty='l1', tol=1e-6)

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
ans = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
cnt = 0
for i in range(len(y_test)):
    if ans[i] - y_test[i] < 1e-1:
        cnt += 1
    # print(ans[i], ' ', y_test[i])
print('Accuracy: ', (cnt * 100.0 / len(y_test)), '%')