逻辑回归参数调优python

逻辑回归是一种常用的分类算法，参数调优可以帮助提高模型的性能。在Python中，可以使用scikit-learn库来进行逻辑回归参数调优。

首先，我们需要定义一个逻辑回归模型，并设置一些初始参数。然后，可以使用交叉验证和网格搜索的方法来寻找最佳的参数组合。

下面是一个逻辑回归参数调优的示例代码：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 定义逻辑回归模型
lr = LogisticRegression()

# 设置参数候选值
param_grid = {'C': [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100]}

# 使用网格搜索进行参数调优
grid_search = GridSearchCV(lr, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X, y)

# 输出最佳参数组合和对应的准确率
print("Best Parameters: ", grid_search.best_params_)
print("Best Score: ", grid_search.best_score_)

在上述代码中，我们使用了`LogisticRegression`类来定义逻辑回归模型，并设置了一个参数候选值的字典`param_grid`，其中`C`是逻辑回归的正则化参数。然后，使用`GridSearchCV`类进行网格搜索，通过交叉验证来评估每个参数组合的性能，并找到最佳的参数组合。

你可以根据自己的数据和需求，调整参数候选值和交叉验证的折数，以获得最佳的参数组合。