logistic需要优化参数

逻辑回归（Logistic Regression）需要进行以下参数优化：

1. 正则化参数：逻辑回归模型中通常使用L1正则化或L2正则化来避免过拟合，需要对正则化参数进行优化。

2. 学习率：学习率决定了模型在每次迭代中更新参数的幅度，需要选择一个合适的学习率来保证模型收敛速度和效果。

3. 迭代次数：逻辑回归模型通常使用梯度下降等优化算法进行参数优化，需要设置合适的迭代次数。

4. 特征选择：逻辑回归模型可以通过选择合适的特征来提高模型的性能，需要对特征进行筛选。

5. 标准化：逻辑回归模型对数据的缩放敏感，需要对数据进行标准化处理。

可以使用交叉验证等方法来进行参数优化，选择最优的参数组合来训练最优的逻辑回归模型。