model41 = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='newton-cg')怎么修改成随机梯度下降 (SGD)

要将 Logistic Regression 模型的优化算法修改为随机梯度下降 (SGD)，可以使用 scikit-learn 中的 `SGDClassifier` 类来代替 `LogisticRegression` 类。下面是修改后的代码示例：

from sklearn.linear_model import SGDClassifier

# 建立多分类逻辑斯蒂回归模型
model = SGDClassifier(loss='log', penalty='l2', alpha=0.0001, max_iter=1000, tol=1e-3)

# 模型训练
model.fit(merged_train_norm_vec, y_merged_train)

# 模型评估
y_pred = model.predict(valid_norm_vec)
print('Accuracy_score of initial model:', metrics.accuracy_score(y_valid, y_pred))

在 `SGDClassifier` 中，`loss='log'` 表示使用对数损失函数来训练逻辑斯蒂回归模型，`penalty='l2'` 表示使用 L2 正则化来控制模型的复杂度，`alpha=0.0001` 表示正则化参数的值为 0.0001，`max_iter=1000` 表示最大迭代次数为 1000，`tol=1e-3` 表示收敛精度为 $10^{-3}$。你可以根据具体情况进行修改。