Для того чтобы ответить на ваш вопрос, давайте разберем шаги, которые необходимо выполнить для создания экземпляра класса AutoML, обучения модели и оценки её точности.

1. Импорт необходимых библиотек:
   • Импортируйте библиотеки, необходимые для работы с AutoML и для обработки данных. Например, вы можете использовать библиотеку auto-sklearn или TPOT.
2. Подготовка данных:
   • Создайте набор данных с 200 строками и 6 столбцами. Это может быть сделано с помощью библиотеки pandas.
   • Разделите данные на обучающую и тестовую выборки. Обычно это делается в соотношении 80/20 или 70/30.
3. Создание экземпляра класса AutoML:
   • Создайте экземпляр класса AutoML, например, automl = AutoML().
4. Обучение модели:
   • Обучите модель, используя метод fit, передавая в него обучающие данные. Например, automl.fit(X_train, y_train).
5. Оценка точности модели:
   • Используйте метод predict для получения предсказаний на тестовой выборке: y_pred = automl.predict(X_test).
   • Для оценки точности модели примените метрику, например, accuracy_score из библиотеки sklearn: accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred).

Теперь, что касается точности модели логистической регрессии на тестовом наборе данных, это значение может варьироваться в зависимости от конкретных данных и их особенностей. Однако, если вы хотите выбрать одно из предложенных значений, обычно точность логистической регрессии может находиться в диапазоне от 0.5 до 0.9.

Если у вас нет конкретных данных, то нельзя точно определить, какое из значений является правильным. Однако, если вы хотите сделать выбор, вы можете рассмотреть значение 0.85 как разумное предположение, так как это достаточно высокая точность для многих задач классификации.