logistic回归模型正则化的代码

Logistic回归模型常通过添加L1或L2正则化项来防止过拟合。以下是使用Python的sklearn库实现带L2正则化的逻辑回归示例：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 假设X是特征矩阵，y是目标变量
X = ... # 输入数据
y = ... # 输出标签

# 数据预处理，对数值型特征做标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 创建L2正则化的逻辑回归模型，设置C参数越小，正则化越强
model_l2 = LogisticRegression(penalty='l2', C=0.1)  # C=1表示无正则化，C越小正则力度越大

# 训练模型
model_l2.fit(X_scaled, y)

# 使用模型进行预测
predictions = model_l2.predict(X_scaled)

相关问题

logistic回归正则化

Logistic回归正则化是在Logistic回归模型中加入正则项，以惩罚模型的复杂度，防止过拟合。通常有L1正则化和L2正则化两种方式。L1正则化会使得模型系数变得稀疏，即一些系数会被压缩为0，从而达到特征选择的效果；而L2正则化会将模型系数逐渐压缩到0附近，但不会变成0，从而保留所有特征的信息。正则化的目的是使模型具有更好的泛化能力和更好的预测性能。

jupyter中调整logistic回归模型的正则化参数C提高召回率和查准率，写出调参过程

好的，针对你的问题，我可以给出以下的调参过程：

1. 首先，导入必要的库和数据集，并对数据集进行必要的预处理。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 导入数据集并进行预处理
dataset = pd.read_csv('data.csv')
X = dataset.iloc[:, :-1].values
y = dataset.iloc[:, -1].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

2. 然后，我们可以创建一个函数来进行模型训练和评估，并输出模型的准确率、召回率和查准率等指标。

def train_model(C):
    classifier = LogisticRegression(C=C, random_state=0)
    classifier.fit(X_train, y_train)
    y_pred = classifier.predict(X_test)
    cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
    accuracy = (cm[0,0]+cm[1,1])/len(y_test)
    recall = cm[1,1]/(cm[1,0]+cm[1,1])
    precision = cm[1,1]/(cm[0,1]+cm[1,1])
    print('C =', C)
    print('Accuracy:', accuracy)
    print('Recall:', recall)
    print('Precision:', precision)

3. 接下来，我们可以通过调用上述函数并传入不同的C参数值来进行调参。

for c in [0.01, 0.1, 1, 10, 100]:
    train_model(c)

4. 最后，我们可以根据模型在不同C值下的表现，选择一个最优的C值，并使用该值训练最终的模型。

classifier = LogisticRegression(C=10, random_state=0)
classifier.fit(X_train, y_train)

通过上述调参过程，我们可以找到最优的正则化参数C，并训练出一个效果更好的Logistic回归模型。