python的logisticregression参数

Python中的LogisticRegression模型有多个参数，一些常用的参数包括：

1. penalty：正则化项，默认为‘l2’。可以选择‘l1’或‘elasticnet’。

2. C：正则化强度的倒数，默认为1.0。值越小，正则化强度越大。

3. solver：优化算法，默认为‘lbfgs’。可以选择‘newton-cg’、‘sag’或‘saga’。

4. max_iter：最大迭代次数，默认为100。

5. multi_class：分类方式，默认为‘ovr’。可以选择‘multinomial’。

6. n_jobs：并行计算的数量，默认为None。

7. random_state：随机数种子，用于重现结果。

这些参数可以通过创建LogisticRegression对象并设置参数来进行调整。例如：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression(penalty='l2', C=1.0, solver='lbfgs', max_iter=100, multi_class='ovr', n_jobs=None, random_state=None)