clf = LogisticRegression(penalty="l1")
时间: 2024-06-07 09:06:45 浏览: 3
这行代码是用来实例化一个逻辑回归分类器,参数 penalty="l1" 指定了使用 L1 正则化。L1 正则化可以用来进行特征选择,即将不重要的特征的系数缩小为0,从而达到降低模型复杂度和提高泛化能力的目的。在逻辑回归中,L1 正则化可以使得模型更加稀疏,即保留较少的特征,这有助于减少过拟合和提高模型的可解释性。
相关问题
from sklearn.metrics import roc_curve clf1 = lgb.LGBMClassifier(max_depth= 13, n_estimators= 400) clf2 = RandomForestClassifier(criterion='entropy', max_depth=19, n_estimators=500) clf3 = xgb.XGBClassifier(max_depth= 8, n_estimators= 100) lr = LogisticRegression(max_iter=2000,C= 10, penalty='l1', solver= 'liblinear') logis_fpr, logis_tpr, logis_threshoulds = roc_curve(test_y, logist_gs.best_estimator_.predict_proba(test_x)) print(logis_fpr)
这段代码使用了 scikit-learn 库中的 roc_curve 函数来计算逻辑回归模型的 ROC 曲线。在此之前,代码中定义了三个分类器 clf1、clf2 和 clf3,以及一个逻辑回归模型 lr,并对它们进行了一些参数设置。test_x 和 test_y 是测试数据集的特征和标签。logist_gs.best_estimator_.predict_proba(test_x) 是使用网格搜索得到的最佳逻辑回归模型进行预测,其中 predict_proba 函数返回的是预测概率。最后,代码打印了 logis_fpr,即逻辑回归模型的假正率。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_moons from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures # 生成非线性数据集 X, y = make_moons(n_samples=100, noise=0.15, random_state=42) # 进行多项式特征转换 poly = PolynomialFeatures(degree=20) X_poly = poly.fit_transform(X) # 训练LogisticRegression模型 clf = LogisticRegression() clf.fit(X_poly, y) # 绘制分类结果 xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-1.5, 2.5, 100), np.linspace(-1, 1.5, 100)) Z = clf.predict(poly.transform(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])) Z = Z.reshape(xx.shape) plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral, alpha=0.8) plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) plt.show(在模型中分别加入’l1’和’l2’正则 项,观察决策边界的变化情况,以及训练集和测试集分数,体会两种正则项对模型的作用。)
好的,您的问题是如何在模型中分别加入'l1'和'l2'正则项,观察决策边界的变化情况,以及训练集和测试集分数,体会两种正则项对模型的作用。
可以通过LogisticRegression模型的参数penalty来设置正则项类型,'l1'代表L1正则化,'l2'代表L2正则化。我们可以分别创建两个LogisticRegression模型,一个使用L1正则化,另一个使用L2正则化。具体代码如下:
```python
# 使用L1正则化训练LogisticRegression模型
clf_l1 = LogisticRegression(penalty='l1')
clf_l1.fit(X_poly, y)
score_l1 = clf_l1.score(X_poly, y)
# 使用L2正则化训练LogisticRegression模型
clf_l2 = LogisticRegression(penalty='l2')
clf_l2.fit(X_poly, y)
score_l2 = clf_l2.score(X_poly, y)
```
我们还可以绘制两种正则化的决策边界,以及训练集和测试集的分数。具体代码如下:
```python
# 绘制L1正则化的决策边界
Z_l1 = clf_l1.predict(poly.transform(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]))
Z_l1 = Z_l1.reshape(xx.shape)
plt.contourf(xx, yy, Z_l1, cmap=plt.cm.Spectral, alpha=0.8)
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y, cmap=plt.cm.Spectral)
plt.title('L1 regularization (Train Score: {:.2f})'.format(score_l1))
plt.show()
# 绘制L2正则化的决策边界
Z_l2 = clf_l2.predict(poly.transform(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]))
Z_l2 = Z_l2.reshape(xx.shape)
plt.contourf(xx, yy, Z_l2, cmap=plt.cm.Spectral, alpha=0.8)
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y, cmap=plt.cm.Spectral)
plt.title('L2 regularization (Train Score: {:.2f})'.format(score_l2))
plt.show()
```
通过观察决策边界及训练集和测试集分数可以发现,L1正则化可以使得模型更加稀疏,即某些特征系数会被压缩到0,从而减少模型的复杂度,避免过拟合;而L2正则化可以使得模型的系数更加平滑,避免出现过大的系数,同样也可以避免过拟合。
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