logisticregression 参数

Logistic回归的常用参数包括:

1. C: 正则化参数。C越小，正则化越强。
2. solver: 优化算法。常用的有“newton-cg”, “lbfgs”, “liblinear”, “sag”等。
3. max_iter: 最大迭代次数。
4. penalty: 正则化类型，常用的有“l1”, “l2”。
5. tol: 收敛阈值。
6. fit_intercept: 是否需要截距。
7. class_weight: 类别权重。
8. random_state: 随机种子。

但是，还有一些参数是因为具体场景或者具体算法而不同，如该算法是否支持多分类，是否支持多项式特征等。

相关问题

logisticregression参数

Logistic回归的常用参数有:

1. C: 正则化系数，用于平衡模型的复杂度和泛化能力。值越小，正则化越强。

2. penalty: 正则化类型，可选'l1'或'l2'。

3. solver: 优化算法，可选'newton-cg', 'lbfgs', 'liblinear'和 'sag'。

4. max_iter: 最大迭代次数。

5. fit_intercept: 是否需要截距。

6. class_weight: 类别权重。

7. random_state: 随机种子。

8. multi_class : 指定模型是否支持多分类，可选 'ovr' or 'multinomial'

9. warm_start : 选择是否使用上次训练的结果继续训练。

10. l1_ratio : 当penalty = 'elasticnet'时，指定 L1 和 L2 正则化比例。

logisticregression参数调优

对于 logistic regression 的参数调优，一般可以采用交叉验证的方法来确定最佳的参数组合。具体来说，可以通过网格搜索的方式，对于不同的参数组合进行训练和验证，然后选择在验证集上表现最好的参数组合作为最终的模型参数。常见的参数包括正则化系数、学习率、迭代次数等。在实际应用中，还需要注意数据预处理、特征选择等问题，以提高模型的性能和泛化能力。