要使用Scikit-learn实现逻辑回归，首先需要导入LogisticRegression模块，然后创建LogisticRegression对象，并调用fit方法拟合模型，最后使用predict方法进行预测。
以下是一个简单的逻辑回归示例：
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建LogisticRegression对象
model = LogisticRegression()
# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
predictions = model.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print("准确率:", accuracy)
在这个示例中，我们使用鸢尾花数据集进行逻辑回归模型的训练和预测。我们首先加载数据集，然后将数据集划分为训练集和测试集。然后创建LogisticRegression对象，并使用训练集拟合模型。最后使用测试集进行预测，并计算准确率。
