逻辑回归交叉验证是什么

逻辑回归交叉验证是一种用于评估逻辑回归模型性能的技术。它通过将数据集分成训练集和测试集，然后在训练集上训练模型，在测试集上评估模型的性能。这个过程会多次重复，每次使用不同的训练集和测试集，最终得到一个平均性能评估结果。这个过程可以帮助我们更好地了解模型的性能，并且可以帮助我们选择最佳的模型参数。

在Spark ml pipeline中，逻辑回归交叉验证可以使用不同的优化算法来训练模型，例如'newton-cg'、'lbfgs'、'liblinear'和'sag'。每个算法都有其独特的优缺点，可以根据具体情况选择最适合的算法。

训练代码和评估代码可以根据具体的数据集和模型参数进行调整，以获得最佳的性能评估结果。