逻辑回归模型调参例子

逻辑回归模型是一种广泛用于分类任务的线性模型，它通过sigmoid函数将线性预测转换为概率形式。调参对于提高模型性能至关重要，常见的参数有：

1. **正则化项**（如L1、L2正则化系数，通常用`C`表示）：这两个参数用于控制模型复杂度，防止过拟合。较小的C值意味着更强的正则化，可以减少特征权重，降低模型复杂度。

   from sklearn.linear_model import LogisticRegression
   model = LogisticRegression(C=0.01) # 较大的正则化

2. **最大迭代次数**（`max_iter`）：设置模型在优化过程中允许的最大循环次数，避免陷入局部最优。

   model = LogisticRegression(max_iter=1000)

3. ** solver**选项：选择求解方程的不同算法，例如'saga' 或 'lbfgs'。这可能会影响训练速度和精度。

   model = LogisticRegression(solver='lbfgs')

4. **交叉验证**：利用交叉验证可以帮助选择最佳的超参数组合，如网格搜索或随机搜索。

   from sklearn.model_selection import GridSearchCV
   params = {'C': [0.01, 0.1, 1], 'solver': ['liblinear']}
   grid_search = GridSearchCV(LogisticRegression(), params, cv=5)
   grid_search.fit(X_train, y_train)
   best_params = grid_search.best_params_

调参结束后，你可以使用最佳参数训练最终模型并评估其性能。