怎么确定逻辑回归的正则强度
时间: 2023-12-03 15:40:05 浏览: 14
在逻辑回归算法中,正则项的强度可以通过交叉验证来确定。具体步骤如下:
1.将数据集分为训练集和验证集。
2.在训练集上训练模型,并在验证集上测试模型的性能。
3.使用不同的正则强度参数训练模型,并在验证集上测试模型的性能。
4.选择在验证集上性能最好的模型所对应的正则强度参数作为最终的正则强度参数。
下面是一个示例代码:
```python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
import numpy as np
# 加载数据集
X = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',', usecols=(0, 1))
y = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',', usecols=(2,))
# 定义逻辑回归模型
lr = LogisticRegression(penalty='l1', solver='liblinear')
# 定义正则强度参数的范围
param_grid = {'C': [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100]}
# 使用交叉验证选择最优的正则强度参数
clf = GridSearchCV(lr, param_grid, cv=5)
clf.fit(X, y)
# 输出最优的正则强度参数
print("Best C:", clf.best_params_['C'])
```
在上面的代码中,我们使用了GridSearchCV函数来进行交叉验证。其中,参数penalty='l1'表示使用L1正则,solver='liblinear'表示使用liblinear求解器。参数param_grid定义了正则强度参数的范围。最后,我们输出了最优的正则强度参数。需要注意的是,这里的数据集是从文件中加载的,需要根据实际情况进行修改。