任务3：逻辑回归尝试
步骤1：导入sklearn中的逻辑回归；
步骤2：使用训练集和逻辑回归进行训练，并在测试集上进行预测；
步骤3：将步骤2预测的结果文件提交到比赛，截图分数；
步骤4：将训练集20%划分为验证集，在训练部分进行训练，在测试部分进行预测，调节逻辑回归的超参数；
步骤5：如果精度有提高，则重复步骤2和步骤3；如果没有提高，可以尝试树模型，重复2.3
采用树模型，高于逻辑回归
任务3：逻辑回归尝试
步骤1：导入sklearn中的逻辑回归；
步骤2：使用训练集和逻辑回归进行训练，并在测试集上进行预测；
步骤3：将步骤2预测的结果文件提交到比赛，截图分数；
步骤4：将训练集20%划分为验证集，在训练部分进行训练，在测试部分进行预测，调节逻辑回归的超参数；
步骤5：如果精度有提高，则重复步骤2和步骤3；如果没有提高，可以尝试树模型，重复2.3
采用树模型，高于逻辑回归
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