逻辑回归不能使用正则化

这是不正确的。逻辑回归可以使用正则化。正则化是一种常用的技术，用于防止模型过拟合。在逻辑回归中，通常使用L1正则化或L2正则化来控制模型的复杂性。L1正则化会使一些特征的系数变为0，从而实现特征选择；L2正则化会让所有特征的系数都变小，但不为0。这些技术可以通过在损失函数中添加正则化项来实现。因此，逻辑回归可以使用正则化来提高模型的泛化能力。

相关问题

逻辑回归中加入正则化参数

在逻辑回归中，可以通过加入正则化参数来控制过拟合问题。正则化参数可以通过penalty参数来指定使用哪一种正则化方式，可以选择"L1"或"L2"。如果选择"L1"正则化，参数solver只能使用求解方式"liblinear"和"saga"。如果选择"L2"正则化，可以使用solver参数中的所有求解方式。另外，正则化强度可以通过参数C来控制，C的值越小，损失函数会越小，模型对损失函数的惩罚越重，正则化的效力越强，参数会逐渐被压缩得越来越小。默认情况下，正则化的比值是1：1，即正则项与损失函数的比值是1：1。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [逻辑回归L1和L2正则化](https://blog.csdn.net/sshi9/article/details/123426652)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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逻辑回归模型的正则化是指？L1正则化和L2正则化具体指什么？有什么不同？

逻辑回归模型的正则化是通过对模型的参数进行惩罚，来避免模型过拟合的一种方法。L1正则化和L2正则化是两种常见的正则化方式，它们的具体指代含义如下：

L1正则化：也称为Lasso正则化，它通过对模型的参数进行L1范数惩罚，使得一部分参数变为0，从而实现特征选择的目的。L1正则化可以在一定程度上解决模型中存在的多重共线性问题。

L2正则化：也称为Ridge正则化，它通过对模型的参数进行L2范数惩罚，使得模型的参数值变得更小，从而避免模型过拟合的问题。L2正则化可以使得模型的参数更加平滑，从而更好地适应新的数据。

L1正则化和L2正则化的不同主要体现在对模型参数的惩罚方式上。L1正则化会使得一部分参数变为0，从而实现特征选择的目的，而L2正则化则会使得模型的参数值变得更小。此外，L1正则化和L2正则化的选择还取决于具体的问题和数据情况。