lr=LR(solver='liblinear',max_iter=100,random_state=0)；LR(penalty='l2',C=0.5,solver='liblinear',max_iter=100,random_state=0)这两个代码作用一样吗？描述具体不同的地方

时间: 2023-04-09 15:00:41 浏览: 88
RAR

cust_global.rar_DEA-Solver-Lv_I Do! I Do!

这两个代码的作用是一样的，都是用于逻辑回归模型的训练。但是它们有一个不同之处，就是第一个代码中的LR没有指定正则化项的类型和强度，而第二个代码中的LR指定了正则化项的类型为L2正则化，强度为0.5。这意味着第二个代码中的逻辑回归模型在训练过程中会对模型参数进行L2正则化，以避免过拟合。
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C l1=[] l2=[] l1_test=[] l2_test=[] for i in np.linspace(0.05,1,19): # 实例化 lr1=LR(penalty='l1',C=i,solver='liblinear',max_iter=1000,random_state=0) # 训练 lr1_fit=lr1.fit(X_train,y_train) l1.append(accuracy_score(lr1_fit.predict(X_train),y_train)) l1_test.append(accuracy_score(lr1_fit.predict(X_test),y_test)) lr2=LR(penalty='l2',C=i,solver='liblinear',max_iter=1000,random_state=0) lr2_fit=lr2.fit(X_train,y_train) l2.append(accuracy_score(lr2_fit.predict(X_train),y_train)) l2_test.append(accuracy_score(lr2_fit.predict(X_test),y_test)) graph=[l1, l2, l1_test, l2_test] color=['red','green','yellow','gray'] label=['l1','l2','l1_test','l2_test'] fig=plt.figure(figsize=(10,6)) for i in range(len(graph)): plt.plot(np.linspace(0.05,1,19),graph[i],color=color[i],label=label[i]) plt.legend(loc=0) plt.show()这段代码的作用及详细解释

这是一段Python代码，其中定义了四个空列表l1、l2、l1_test和l2_test。接下来使用numpy库中的linspace函数生成一个从0.05到1的等差数列，共19个数，并将每个数依次赋值给变量i。

优化这段代码 for j in n_components: estimator = PCA(n_components=j,random_state=42) pca_X_train = estimator.fit_transform(X_standard) pca_X_test = estimator.transform(X_standard_test) cvx = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cost = [-5, -3, -1, 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15] gam = [3, 1, -1, -3, -5, -7, -9, -11, -13, -15] parameters =[{'kernel': ['rbf'], 'C': [2x for x in cost],'gamma':[2x for x in gam]}] svc_grid_search=GridSearchCV(estimator=SVC(random_state=42), param_grid=parameters,cv=cvx,scoring=scoring,verbose=0) svc_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) param_grid = {'penalty':['l1', 'l2'], "C":[0.00001,0.0001,0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100, 1000], "solver":["newton-cg", "lbfgs","liblinear","sag","saga"] # "algorithm":['auto', 'ball_tree', 'kd_tree', 'brute'] } LR_grid = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) LR_grid_search = GridSearchCV(LR_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx ,scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) LR_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] clf = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=LinearSVC(C=5, random_state=42),n_jobs=10,verbose=0) clf.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] param_grid = {'final_estimator':[LogisticRegression(C=0.00001),LogisticRegression(C=0.0001), LogisticRegression(C=0.001),LogisticRegression(C=0.01), LogisticRegression(C=0.1),LogisticRegression(C=1), LogisticRegression(C=10),LogisticRegression(C=100), LogisticRegression(C=1000)]} Stacking_grid =StackingClassifier(estimators=estimators,) Stacking_grid_search = GridSearchCV(Stacking_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx, scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) Stacking_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) var = Stacking_grid_search.best_estimator_ train_pre_y = cross_val_predict(Stacking_grid_search.best_estimator_, pca_X_train,train_y, cv=cvx) train_res1=get_measures_gridloo(train_y,train_pre_y) test_pre_y = Stacking_grid_search.predict(pca_X_test) test_res1=get_measures_gridloo(test_y,test_pre_y) best_pca_train_aucs.append(train_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_test_aucs.append(test_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_train_scores.append(train_res1) best_pca_test_scores.append(test_res1) train_aucs.append(np.max(best_pca_train_aucs)) test_aucs.append(best_pca_test_aucs[np.argmax(best_pca_train_aucs)].item()) train_scores.append(best_pca_train_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) test_scores.append(best_pca_test_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) pca_comp.append(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) print("n_components:") print(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)])

LR_grid = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) LR_grid_search = GridSearchCV(LR_grid, param_grid=param_grid_lr, cv=cvx, scoring=scoring, n_jobs=-1, verbose=0) LR_grid_search.fit(pca_X...
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