sklearn 为 LogisticRegression 提供了哪几种正则化方法
时间: 2024-05-28 07:10:57 浏览: 17
在 scikit-learn 的 LogisticRegression 中,提供了两种正则化方法:
1. L1 正则化(L1 regularization),也称为 Lasso 正则化,它通过将系数向量中的某些系数缩小为 0,从而实现特征选择的功能。
2. L2 正则化(L2 regularization),也称为 Ridge 正则化,它通过增加一个 L2 惩罚项(乘以一个正则化系数)来限制模型中参数的大小,从而避免过拟合。
相关问题
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。
sklearn 为 LogisticRegression 提供了六种优化方法:“lbfgs”, “liblinear”, “newton-cg”, “newton-cholesky”, “sag” 和 “saga”的特点和适用场景
是的,sklearn为LogisticRegression提供了六种不同的优化方法,下面是它们的特点和适用场景:
1. lbfgs:这是默认的优化方法,它基于拟牛顿方法的一种变体。它适用于小型数据集,是较快的优化器之一。
2. liblinear:这个优化器基于坐标轴下降法,可以处理大型数据集。它适用于二分类问题,但不支持多分类。
3. newton-cg:这个优化器基于牛顿法的一种变体,可以处理大型数据集。它适用于二分类和多分类问题,但可能会受到数据中异常值的影响。
4. newton-cholesky:这个优化器也是基于牛顿法的一种变体,可以处理大型数据集。它适用于二分类和多分类问题,但不支持L1正则化。
5. sag:这个优化器基于随机平均梯度下降法,适用于大型数据集。它适用于二分类和多分类问题,但不支持L1正则化。
6. saga:这个优化器也是基于随机平均梯度下降法的一种变体,适用于大型数据集。它适用于二分类和多分类问题,并支持L1正则化。
因此,在选择适合LogisticRegression模型的优化器时,需要考虑数据集的大小、特征数量、分类问题的类型以及是否需要使用正则化。
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