sklearn中logisticregression
时间: 2024-01-15 14:05:49 浏览: 35
的原理是什么?
Logistic Regression 是一种二分类算法,其原理是寻找最佳决策边界(decision boundary),将数据分为两类。它使用 sigmoid 函数将线性输出转换为一个概率值,使它可以被看做一种概率模型。最小化对数损失函数可以最大化似然函数,从而获得最优权重值。
相关问题
sklearn中LogisticRegression()各参数
在sklearn中,LogisticRegression()函数有许多可调参数,下面是一些常用的参数:
1. penalty:正则化类型,可以是l1、l2、elasticnet和none,默认是l2正则化。
2. dual:是否使用对偶形式,默认是False。如果样本数大于特征数,通常建议使用dual=False。
3. tol:优化算法的停止容忍度,即当目标函数的变化量小于tol时,停止优化算法。
4. C:正则化强度的倒数,即正则化系数的倒数。C的值越小,正则化强度越大。
5. fit_intercept:是否拟合截距,默认是True。
6. intercept_scaling:截距的缩放因子。当fit_intercept=True时,截距将乘以这个缩放因子。默认是1。
7. class_weight:用于平衡不平衡的类的权重。默认是None,即所有类的权重相等。可以指定一个字典,将类标签映射到权重。
8. random_state:用于控制随机数生成器的种子,以便重复实验。
9. solver:用于优化算法的求解器,可以是liblinear、newton-cg、lbfgs、sag、saga。默认是liblinear。
10. max_iter:最大迭代次数,默认是100。
11. multi_class:用于多分类问题的策略,可以是ovr(一对多)或multinomial(多项式)。默认是ovr。
12. verbose:控制详细程度的日志输出。
13. warm_start:是否使用之前的解作为初始值,默认是False。
14. n_jobs:并行运行的作业数,默认是1。
用sklearn的LogisticRegression
sklearn的LogisticRegression是一种用于二分类问题的机器学习模型。它使用逻辑斯谛函数将输入特征映射到0和1之间的概率值,并根据这些概率值进行分类。在实践中,我们可以使用Pipeline将多个评估器链接在一起,以便对数据进行多项式转换、归一化处理和逻辑斯谛回归预测。在使用LogisticRegression时,我们可以调整参数C和penalty来控制正则化强度和正则化类型。C值越小,正则化强度越大,penalty可以选择l1或l2正则化。