net=logistic
时间: 2023-09-03 15:13:45 浏览: 32
根据你提供的信息,net=logistic表示你使用的是逻辑回归模型进行预测。逻辑回归模型是一种常用的二分类模型,通过将输入数据经过线性变换后再经过一个逻辑函数(如sigmoid函数)来得到预测结果。在这种情况下,y_hat = logistic(X, w, b)表示使用逻辑回归模型进行预测,其中X是输入数据,w是权重,b是偏置。
相关问题
lr = LogisticRegression(labelCol="chd", featuresCol="features",maxIter=1000,regParam=0.03,elasticNetParam=0.8)
`LogisticRegression`是一个Spark MLlib中的分类算法,用于二分类问题(即目标变量只有两个可能的取值)。传入该算法的参数有:
- `labelCol`:指定目标变量列名,默认为"label";
- `featuresCol`:指定特征列名,默认为"features";
- `maxIter`:指定最大迭代次数,默认为100;
- `regParam`:指定正则化参数系数,用于控制模型的复杂度,防止过拟合,默认为0.0;
- `elasticNetParam`:指定Elastic Net正则化参数,用于控制L1和L2正则化项的比例,默认为0.0,即只使用L2正则化。
在你提供的代码中,该分类器的目标变量列名为"chd",特征列名为"features",最大迭代次数为1000,正则化参数系数为0.03,Elastic Net正则化参数为0.8。这个分类器使用的正则化方法是L1和L2的结合,其中L2的比例为0.8,L1的比例为0.2。
logistic参数
Logistic回归模型有许多参数可以调整,其中一些最常用的是:
1. penalty:正则化类型,默认为“l2”,也可以选择“l1”和“elasticnet”。正则化有助于防止过拟合。
2. C:正则化强度的倒数。较小的值表示更强的正则化。默认值为1.0。
3. solver:用于优化问题的算法,可以是“newton-cg”、“lbfgs”、“liblinear”、“sag”或“saga”。默认值为“lbfgs”。
4. max_iter:算法运行的最大迭代次数。默认值为100。
5. multi_class:用于处理多分类问题的策略。可以是“ovr”(一对多)或“multinomial”(最大熵)。默认值为“ovr”。
6. random_state:用于控制随机数生成器的种子,以便可重复结果。
这些参数可以在创建LogisticRegression对象时进行设置,例如:
```python
clf = LogisticRegression(penalty='l2', C=1.0, solver='lbfgs', max_iter=100, multi_class='ovr', random_state=42)
```
这里设置了正则化类型为“l2”,正则化强度为1.0,使用“lbfgs”算法,最大迭代次数为100,用一对多策略来处理多分类问题,并设置了随机种子为42。根据具体问题的不同,可以对这些参数进行调整以获得更好的性能。