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。