logisticregression函数可调用的函数
时间: 2023-12-03 08:03:31 浏览: 39
在Python中,可调用的函数包括:
1. fit(X, y):用于训练模型,其中X为特征矩阵,y为标签向量。
2. predict(X):用于预测新样本的标签,其中X为特征矩阵。
3. score(X, y):用于计算模型的准确率,其中X为特征矩阵,y为标签向量。
4. get_params():用于获取模型的参数。
5. set_params(**params):用于设置模型的参数。
6. decision_function(X):用于计算样本到决策边界的距离,其中X为特征矩阵。
7. predict_proba(X):用于预测样本的概率,其中X为特征矩阵。
8. coef_:用于获取模型的系数。
9. intercept_:用于获取模型的截距。
10. n_iter_:用于获取模型的迭代次数。
相关问题
logisticregression函数
logisticregression函数是sklearn.linear_model库中的一个函数,用于实现逻辑回归算法。逻辑回归是一种广义的线性回归模型,用于解决二分类或多分类问题。该函数的常用参数包括:
- penalty:正则化项的类型,默认为"l2",可选"l1"或"none"。
- C:正则化强度的倒数,默认为1.0,较小的值表示更强的正则化。
- solver:优化算法的选择,默认为"lbfgs",可选"newton-cg"、"sag"、"saga"或"liblinear"。
- max_iter:最大迭代次数,默认为100。
- multi_class:多分类问题的处理方式,默认为"auto",可选"ovr"或"multinomial"。
- class_weight:类别权重的设置,默认为None,可选"balanced"或自定义权重。
- random_state:随机数种子的设置,默认为None。
通过调用LogisticRegression函数并设置相应的参数,可以实现逻辑回归算法的训练和预测。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [逻辑回归(Logistic Regression)](https://blog.csdn.net/weixin_55073640/article/details/124683459)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Logistic regression](https://blog.csdn.net/qq_41669468/article/details/108514776)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [逻辑回归(Logistic Regression)详解](https://blog.csdn.net/weixin_60737527/article/details/124141293)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
LogisticRegression函数中参数的含义
LogisticRegression函数中的参数含义如下:
1. penalty:正则化函数的类型,可以是l1,l2或none。
2. dual:是否对偶求解,当n_samples > n_features时,dual通常设置为False。否则,dual通常设置为True。
3. tol:停止标准的公差。
4. C:正则化强度的倒数,必须为正。较小的值表示更强的正则化。
5. fit_intercept:是否计算截距。
6. intercept_scaling:如果fit_intercept为True,则将X中的每个样本添加一个常数项,它是intercept_scaling的倍数。
7. class_weight: 每个类别的权重。
8. random_state:伪随机数生成器的种子。
9. solver:用于优化问题的算法,可以是liblinear,newton-cg,lbfgs,sag,saga。
10. max_iter:最大迭代次数。
11. multi_class:多分类问题的策略,可以是ovr(one-vs-rest)或multinomial。
12. verbose:详细程度。
13. warm_start:是否重用上一次调用的解决方案。
14. n_jobs:用于计算的CPU数量。
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