LogisticRegression(multi_class="multinomial",solver="lbfg

s")的参数multi_class和solver分别代表什么意思？

multi_class参数表示分类器的类型，可以是"ovr"（一对多分类器）或者"multinomial"（多项式模型）。如果是"ovr"，那么分类器会针对每一种类别训练一个分类器；如果是"multinomial"，则会使用Softmax函数将数据映射到多个类别上。

solver参数表示训练模型所使用的优化算法。可以是"lbfgs"（拟牛顿法），"newton-cg"（牛顿法），"liblinear"（线性SVM），"sag"（随机平均梯度下降法），"saga"（同时考虑L1和L2正则化的随机平均梯度下降法）。不同的优化算法在不同的数据集上表现不同，需要根据具体情况进行选择。

相关问题

model = LogisticRegression(multi_class='ovr', solver='liblinear')和(multi_class='multinomial', solver='newton-cg')哪种多分类准确率高？

在`LogisticRegression`模型中，`multi_class`参数用于指定多分类问题的处理方式，而`solver`参数用于指定逻辑回归模型的求解器。其中，`multi_class`参数有两个可选值：`'ovr'`和`'multinomial'`，分别表示采用"one-vs-rest"的方法和softmax回归的方法来处理多分类问题。而`solver`参数也有多个可选值，包括`'liblinear'`、`'newton-cg'`、`'lbfgs'`、`'sag'`和`'saga'`等，它们采用不同的优化算法来求解逻辑回归模型。

在多分类问题中，采用不同的`multi_class`参数和`solver`参数，可能会对模型的性能产生影响。但是，哪种参数组合可以得到更高的多分类准确率，取决于具体的数据集和任务要求。因此，我们需要根据实际情况来选择最优的参数组合。

一般来说，当数据集的类别较少时，采用`multi_class='ovr'`和`solver='liblinear'`的参数组合可能会更有效。而当数据集的类别较多时，采用`multi_class='multinomial'`和`solver='newton-cg'`的参数组合可能会更有效。但是，这只是一种经验性的选择方法，具体的参数组合需要根据实际情况进行调整和优化。

estimate = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs', max_iter=10000)这段代码具体解释

这段代码是用于创建一个逻辑回归模型的实例。具体解释如下：

- `LogisticRegression`：这是一个机器学习算法，用于解决二分类或多分类问题。在这里，我们使用它来进行多分类任务。
- `multi_class='multinomial'`：这是一个参数，指定了多分类问题的处理方式。`'multinomial'`表示使用多项式逻辑回归来处理。
- `solver='lbfgs'`：这是另一个参数，指定了优化问题的求解器。`'lbfgs'`是一种拟牛顿法的优化算法，适用于多项式逻辑回归。
- `max_iter=10000`：这是迭代的最大次数。由于逻辑回归是基于迭代的算法，`max_iter`参数用于控制迭代的次数。

综上所述，这段代码创建了一个多项式逻辑回归模型的实例，并使用LBFGS算法进行求解，最大迭代次数为10000次。这个模型可以用于多分类问题的预测和分类任务。