SGDClassifier（）学习率参数有什么

SGDClassifier()中的学习率参数是alpha，它控制了每次更新模型参数时的步长大小。alpha越大，每次更新时模型参数改变的幅度越小，模型训练速度就会减慢，但通常可以得到更好的模型性能。相反，如果alpha越小，模型训练速度就会加快，但可能会导致模型在训练数据上过拟合，导致性能下降。

相关问题

SGDClassifier（）里面什么参数代表学习率

SGDClassifier()中的learning_rate参数代表学习率。它控制了每次更新权重时所应用的步长大小。可选的值包括“constant”，“optimal”，“invscaling”和“adaptive”。如果选择“constant”，则每次更新的步长保持不变；如果选择“optimal”，则步长由alpha /（t + t0）计算，其中alpha是正则化参数，t是迭代次数，t0是指定的初始时刻；如果选择“invscaling”，则步长由eta0 / pow（t，power_t）计算，其中eta0是初始步长，power_t是控制步长下降率的指数；如果选择“adaptive”，则步长由eta /（alpha *（t + t0））计算，其中eta是初始步长，t和t0是指定的迭代次数。

SGDClassifier()和sgd_experimental()里面的学习率参数用法一样吗

SGDClassifier()和sgd_experimental()都是使用随机梯度下降（SGD）算法来求解线性模型的，因此它们的学习率参数都是用来控制每次更新模型参数时的步长大小。但是，sgd_experimental()是Scikit-learn中的实验性函数，其参数设置和用法可能会有所不同。因此，建议根据具体的使用场景和需求来选择合适的函数和参数设置。