用sklearn的LogisticRegression
时间: 2024-06-12 18:11:13 浏览: 15
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。
相关问题
sklearn logistic regression
b'sklearn logistic regression' 是指使用 scikit-learn 包中的逻辑回归算法进行分类或预测任务。该算法可以用于二分类或多分类问题,并且可以应用于各种领域,如金融、医疗、社交媒体等。逻辑回归算法可以根据给定的特征变量和目标变量训练一个模型,然后使用该模型进行预测。其中,逻辑回归算法使用 sigmoid 函数将线性输出变为概率输出,从而将输入映射到一个介于 0 和 1 之间的概率值。
sklearn logisticregression
scikit-learn (sklearn) 中的 LogisticRegression 是一个用于二元分类问题的线性模型。它使用逻辑回归算法来预测目标变量的概率。使用时,你需要提供训练集和对应的标签,然后训练模型并使用它来预测新数据的标签。