logisticregression 参数
时间: 2023-04-28 07:05:40 浏览: 80
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。
python LogisticRegression参数优化
Logistic Regression 是一种常用的分类算法,它的参数优化可以通过以下几个步骤来实现:
1. 数据预处理:对数据进行标准化、归一化、缺失值处理等操作,以保证数据质量。
2. 特征选择:选择对分类有较大影响的特征,可以采用相关系数、卡方检验、互信息等方法进行选择。
3. 模型训练:使用训练数据对模型进行训练,常用的优化算法有梯度下降、牛顿法、拟牛顿法等。
4. 参数调优:调整模型的超参数,以提高模型效果,常用的方法有网格搜索、随机搜索等。
5. 模型评估:使用测试数据对模型进行评估,常用的评估指标有准确率、精确率、召回率、F1 值等。
下面是一个 Logistic Regression 参数优化的示例代码:
```python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 加载数据
X_train, y_train, X_test, y_test = load_data()
# 建立模型
model = LogisticRegression()
# 设置需要调优的参数
param_grid = {'C': [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100], 'penalty': ['l1', 'l2']}
# 使用网格搜索进行参数调优
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5, scoring='accuracy')
grid_search.fit(X_train, y_train)
# 输出结果
print('Best parameters: ', grid_search.best_params_)
print('Best score: ', grid_search.best_score_)
```
在上面的代码中,我们使用了 GridSearchCV 进行参数调优,通过设置需要调优的参数和交叉验证的次数,对模型进行训练和评估,并输出最优的参数和模型效果。