LogisticRegression的参数

LogisticRegression是用于二分类任务的线性模型，它的参数包括：

1. penalty：正则化参数，默认为"l2"，可选值为"l1"、"l2"、"elasticnet"和"none"。

2. dual：当样本数量大于特征数量时，使用对偶形式可以加快运算，默认为False。

3. tol：迭代终止的精度，默认为1e-4。

4. C：正则化系数的倒数，默认为1.0。

5. fit_intercept：是否拟合截距，默认为True。

6. intercept_scaling：拟合截距的缩放因子，默认为1。

7. class_weight：指定每个类别的权重，默认为None。

8. random_state：随机数种子，用于重复实验的结果。

9. solver：优化器，默认为"lbfgs"，可选值为"newton-cg"、"lbfgs"、"liblinear"、"sag"、"saga"。

10. max_iter：最大迭代次数，默认为100。

11. multi_class：分类方式，默认为"auto"，可选值为"ovr"和"multinomial"。

12. verbose：是否打印日志信息，默认为0。

13. warm_start：是否使用前一次训练结果作为初始化，默认为False。

14. n_jobs：并行运算的数量，默认为None，表示使用单核运算。

相关问题

logisticregression 参数

Logistic回归的常用参数包括:

1. C: 正则化参数。C越小，正则化越强。
2. solver: 优化算法。常用的有“newton-cg”, “lbfgs”, “liblinear”, “sag”等。
3. max_iter: 最大迭代次数。
4. penalty: 正则化类型，常用的有“l1”, “l2”。
5. tol: 收敛阈值。
6. fit_intercept: 是否需要截距。
7. class_weight: 类别权重。
8. random_state: 随机种子。

但是，还有一些参数是因为具体场景或者具体算法而不同，如该算法是否支持多分类，是否支持多项式特征等。

logisticregression参数

Logistic回归的常用参数有:

1. C: 正则化系数，用于平衡模型的复杂度和泛化能力。值越小，正则化越强。

2. penalty: 正则化类型，可选'l1'或'l2'。

3. solver: 优化算法，可选'newton-cg', 'lbfgs', 'liblinear'和 'sag'。

4. max_iter: 最大迭代次数。

5. fit_intercept: 是否需要截距。

6. class_weight: 类别权重。

7. random_state: 随机种子。

8. multi_class : 指定模型是否支持多分类，可选 'ovr' or 'multinomial'

9. warm_start : 选择是否使用上次训练的结果继续训练。

10. l1_ratio : 当penalty = 'elasticnet'时，指定 L1 和 L2 正则化比例。