逻辑回归的solver参数

逻辑回归的solver参数指定了优化问题的求解器类型。常用的solver包括：

1. liblinear：使用坐标轴下降法对L1和L2正则化逻辑回归进行求解，适用于小型数据集。

2. newton-cg：使用牛顿共轭梯度法对L2正则化逻辑回归进行求解，适用于中小型数据集。

3. lbfgs：使用拟牛顿法的有限内存BFGS算法对L2正则化逻辑回归进行求解，适用于大型数据集。

4. sag：使用随机平均梯度下降算法对L2正则化逻辑回归进行求解，适用于大型数据集。

5. saga：与sag类似，但支持L1正则化。

需要注意的是，不同的求解器在处理不同大小的数据集时表现可能不同，因此需要根据实际情况选择合适的solver参数。

相关问题

逻辑回归中solver是什么参数

在逻辑回归中，`solver`是用于优化模型参数的算法。它可以是以下几种选项之一：'newton-cg'，'lbfgs'，'liblinear'，'sag'，'saga'。默认情况下，`solver`参数的值是`'lbfgs'`。这些选项在不同的数据集和问题上可能会产生不同的表现，因此应该选择最适合特定问题的选项。

逻辑回归中solver是什么的参数

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