在机器学习的浩瀚海洋中，逻辑回归（Logistic Regression）算法如同一盏明灯，为分类问题提供了简洁而强大的解决方案。它不仅易于理解和实现，而且在处理线性可分数据时表现优异。当我们使用Python中的sklearn库构建模型后，lr.score便成为检验模型性能的关键指标之一。它能直观地告诉我们模型预测准确率的高低，就像一位严谨的裁判，客观评估着我们的努力成果。
例如，在一个简单的鸢尾花分类任务中，我们通过调整超参数优化模型，最终得到了一个令人满意的lr.score值。这不仅仅是一个数字，更是对算法正确性的肯定，也是迈向更复杂项目的第一步。正如攀登高峰需要每一步都稳固一样，每一次模型训练和测试都是积累经验的过程。💪
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