下面是一个使用Python中的scikit-learn库实现贝叶斯逻辑回归的代码示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import BayesianRidge
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target

# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建贝叶斯逻辑回归模型
model = BayesianRidge()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

这个例子使用了鸢尾花数据集，首先加载数据集并进行标准化处理。然后，将数据集划分为训练集和测试集。接下来，创建贝叶斯逻辑回归模型，并使用训练集对模型进行训练。最后，利用测试集进行预测，并计算准确率。