lr = LogisticRegression(labelCol="chd", featuresCol="features",maxIter=1000,regParam=0.03,elasticNetParam=0.8)
时间: 2024-02-29 10:55:38 浏览: 13
`LogisticRegression`是一个Spark MLlib中的分类算法,用于二分类问题(即目标变量只有两个可能的取值)。传入该算法的参数有:
- `labelCol`:指定目标变量列名,默认为"label";
- `featuresCol`:指定特征列名,默认为"features";
- `maxIter`:指定最大迭代次数,默认为100;
- `regParam`:指定正则化参数系数,用于控制模型的复杂度,防止过拟合,默认为0.0;
- `elasticNetParam`:指定Elastic Net正则化参数,用于控制L1和L2正则化项的比例,默认为0.0,即只使用L2正则化。
在你提供的代码中,该分类器的目标变量列名为"chd",特征列名为"features",最大迭代次数为1000,正则化参数系数为0.03,Elastic Net正则化参数为0.8。这个分类器使用的正则化方法是L1和L2的结合,其中L2的比例为0.8,L1的比例为0.2。
相关问题
lr = LogisticRegression()有什么参数可以设置
`LogisticRegression()`函数有很多参数可以设置,以下是一些常用的参数:
- `penalty`: 正则化项类型,默认为`l2`正则化
- `C`: 正则化强度的倒数,默认为1.0。较小的值表示更强的正则化
- `solver`: 优化算法类型,默认为`lbfgs`
- `max_iter`: 最大迭代次数,默认为100
- `multi_class`: 多分类问题的策略,默认为`auto`,表示根据数据自动选择算法。其他可选项有`ovr`和`multinomial`
- `class_weight`: 类别权重,可选项有`balanced`和自定义权重
- `verbose`: 是否输出详细信息,默认为0,表示不输出
具体参数及其含义可以参考`LogisticRegression`的官方文档。
解释clf_pca = LogisticRegression()
`clf_pca = LogisticRegression()` 这行代码的作用是创建一个逻辑回归模型,将其赋值给 `clf_pca` 变量。
在 scikit-learn 库中,`LogisticRegression()` 是逻辑回归模型的一个实现,可以用来解决分类问题。当我们调用 `LogisticRegression()` 函数时,会创建一个逻辑回归模型的实例,可以使用这个实例来训练模型、进行预测等操作。
需要注意的是,这行代码只是创建了一个逻辑回归模型的实例,并没有进行训练。要训练模型,需要使用训练数据调用模型的 `fit()` 方法,例如 `clf_pca.fit(X_train_pca, y_train)`,其中 `X_train_pca` 是使用 PCA 降维后的训练集数据,`y_train` 是训练集的标签。