Logistic Regression 模型的分类速度用随机梯度下降 (SGD)的参数

使用随机梯度下降 (SGD)优化算法来训练 Logistic Regression 模型，可以通过调整以下参数来提高分类速度：

1. `max_iter`：迭代次数，即训练过程中的最大迭代次数。可以适当减少迭代次数，从而加快模型训练的速度。

2. `tol`：收敛精度，即训练过程中的目标函数值变化量的阈值。可以适当放宽收敛精度，从而加快模型训练的速度。

3. `alpha`：正则化参数，用于控制模型的复杂度。可以适当增大正则化参数，从而减少过拟合的可能性，提高模型的泛化性能。

4. `learning_rate`：学习率，用于控制每次迭代中更新模型参数的步长。可以适当增大学习率，从而加快模型收敛的速度。

5. `penalty`：正则化类型，可以选择 L1 正则化、L2 正则化或弹性网络正则化等。不同的正则化类型对应的优化算法和超参数设置也不同，需要根据具体情况进行调整。