多元逻辑回归是一种常用的分类算法，用于预测多个分类预测变量与多个二元结果之间的关系。下面是一个使用Python的示例代码，展示了如何使用多元逻辑回归解决这个问题。

首先，我们需要导入必要的库：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

接下来，我们加载数据集并进行预处理。假设我们的数据集包含多个分类预测变量和多个二元结果。我们可以使用Pandas库来读取和处理数据：

data = pd.read_csv('data.csv')  # 读取数据集
X = data.iloc[:, 0:-2]  # 提取分类预测变量
y = data.iloc[:, -2:]  # 提取二元结果

然后，我们将数据集分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

接下来，我们可以使用LogisticRegression类来训练多元逻辑回归模型。在这个例子中，我们使用默认的参数设置：

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

最后，我们可以使用训练好的模型来进行预测并评估模型的性能：

y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print("模型准确率：", accuracy)

这就是一个简单的多元逻辑回归的示例代码。请注意，这只是一个基本的示例，实际应用中可能需要进行更多的数据预处理、特征工程和模型调优等步骤。