机器学习penalty='l2'是什么意思
时间: 2023-06-02 09:08:26 浏览: 92
Penalty='l2'是指L2正则化,它是一种在机器学习中用于控制模型复杂度和防止过拟合的方法。L2正则化通过在损失函数中加上权重向量的L2范数来实现,惩罚权重向量中各个元素的平方和,使得模型中的权重值趋近于0,进而达到减小模型复杂度和防止过拟合的目的。
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机器学习逻辑回归的混淆矩阵
混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表,以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型预测的类别判断两个标准进行汇总。对于逻辑回归模型的混淆矩阵,我们可以使用以下代码计算并打印出来:
```python
# 导入必要的库
from sklearn.metrics import confusion_matrix
# 计算混淆矩阵
lr = LogisticRegression(C = 0.01, penalty = 'l2')
lr.fit(X_train_undersample,y_train_undersample.values.ravel())
y_pred = lr.predict(X_test)
cnf_matrix = confusion_matrix(y_test,y_pred)
print("混淆矩阵:")
print(cnf_matrix)
```
clf1 = LogisticRegression(penalty='l2',C=0.001,random_state=1) clf2 = DecisionTreeClassifier(max_depth=1,criterion='entropy',random_state=0) clf3 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1,p=2,metric="minkowski") pipe1 = Pipeline([['sc',StandardScaler()],['clf',clf1]]) pipe3 = Pipeline([['sc',StandardScaler()],['clf',clf3]])
你的问题是关于这段代码的意义和作用。这段代码定义了三个不同的分类器对象(分别为 clf1、clf2 和 clf3),并将它们传入两个 Pipeline 对象中(分别为 pipe1 和 pipe3),以便在机器学习任务中使用。pipe1 包含了一个标准化器和一个逻辑回归分类器,而 pipe3 包含了一个标准化器和一个最近邻分类器。这些分类器的参数设置可能需要根据特定的任务进行调整。
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