如何提高sklearn逻辑回归的准确度——增加迭代次数或对数据进行缩放处理

在机器学习中，逻辑回归是一种基于概率的分类算法。然而，在实际应用中，逻辑回归模型的表现常受到训练数据的质量和模型参数选择的影响。所以，在进行逻辑回归模型训练时，我们有两种方法能够提高模型的准确率：增加迭代次数或对数据进行缩放处理。

1.增加迭代次数

首先，我们需要导入相关的库和数据集，以进行后续的操作。

import numpy as np

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

from sklearn.model_selection import train_test_split

接下来，我们加载iris数据集，并将其划分为训练集和测试集。

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