Python 逻辑回归模型代码解释及性能评估

lrmodel = LogisticRegression(penalty= 'l2'): 创建一个逻辑回归模型对象，使用L2正则化。
start = datetime.datetime.now(): 记录当前时间，作为程序开始运行的时间。
lrmodel.fit(x_train, y_train): 使用训练数据拟合逻辑回归模型。
end = datetime.datetime.now(): 记录当前时间，作为程序结束运行的时间。
Ypred_lr = lrmodel.predict(x_test): 使用逻辑回归模型预测测试数据的标签。
print('confusion_matrix'): 打印字符串 'confusion_matrix'。
print(metrics.confusion_matrix(y_test,ypred_lr)): 打印测试数据的混淆矩阵。
print('Accuracy:%f' % (metrics.accuracy_score(y_test,ypred_lr))): 打印测试数据的准确率。
print('Area under the curve (AUC):%f' % (metrics.roc_auc_score(y_test,ypred_lr))): 打印测试数据的AUC值。
print('Runtime = ',end-start): 打印程序运行时间。