请为指定类型的模型提供一份代码实现。
逻辑回归模型
以下是一个基于Python sklearn库实现逻辑回归的代码样例：

```python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 准备数据、标签
X_train = [[0, 0], [1, 1]]
y_train = [0, 1]

# 初始化模型，设置超参数
lr = LogisticRegression(C=1.0, solver='liblinear', max_iter=100)

# 训练模型
lr.fit(X_train, y_train)

# 使用模型预测未知数据
X_test = [[2., 2.], [-1, -2]]
predicted = lr.predict(X_test)

print(predicted)
```

在这个样例中，我们使用 `LogisticRegression()` 函数创建模型对象，并通过 `fit()` 方法使用训练数据对模型进行训练。然后，我们使用训练好的模型对未知数据进行预测，并通过 `predict()` 方法获取预测结果。