18. (填空题，3.0分) 使用逻辑回归预测并计算分类准确率： from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.___ (X_test) from sklearn.metrics import accuracy_score print(accuracy_score(y_test, y_pred))

为了使用逻辑回归预测并计算分类准确率，我们需要按照以下步骤进行： 1. 导入逻辑回归模型和准确率计算函数。 2. 训练逻辑回归模型。 3. 使用训练好的模型对测试集进行预测。 4. 计算预测结果的准确率。 下面给出了每一步的代码和解释： 1. 导入逻辑回归模型和准确率计算函数： ```python from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score ``` 2. 训练逻辑回归模型： ```python model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) ``` 3. 使用训练好的模型对测试集进行预测： ```python y_pred = model.predict(X_test) ``` 4. 计算预测结果的准确率： ```python print(accuracy_score(y_test, y_pred)) ``` 因此，空缺处的代码应该是 `predict`。完整的代码如下： ```python from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) from sklearn.metrics import accuracy_score print(accuracy_score(y_test, y_pred)) ``` 答案是：\boxed{predict}