逻辑回归python正则化

逻辑回归是一种二分类算法，它可以用于预测一个样本属于哪一类。在python中，我们可以使用sklearn库中的LogisticRegression模型来实现逻辑回归。正则化是一种常用的技术，它可以帮助我们防止过拟合。在逻辑回归中，我们可以使用L1正则化或L2正则化来实现正则化。

下面是一个使用L2正则化的逻辑回归模型的示例代码：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建逻辑回归模型
lr = LogisticRegression(penalty='l2', solver='liblinear')

# 训练模型
lr.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = lr.predict(X_test)

在上面的代码中，我们使用了penalty参数来指定正则化方式，solver参数来指定求解器。其中，penalty='l2'表示使用L2正则化，solver='liblinear'表示使用liblinear求解器。