ConvergenceWarning: lbfgs failed to converge (status=1): STOP: TOTAL NO. of ITERATIONS REACHED LIMIT. Increase the number of iterations (max_iter) or scale the data as shown in: https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html Please also refer to the documentation for alternative solver options: https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression n_iter_i = _check_optimize_result(

这是一个警告信息，表示使用的 lbfgs 优化器在执行 Logistic Regression 时未能成功收敛。建议增加迭代次数（max_iter）或对数据进行缩放（preprocessing）。

此外，还可以考虑使用其他的优化器或调整模型参数来提高模型的性能。具体的解决方法，可以参考 Scikit-learn 文档中对 Logistic Regression 模型的说明。

相关问题

ConvergenceWarning: lbfgs failed to converge (status=1): STOP: TOTAL NO. of ITERATIONS REACHED LIMIT.怎么解决这种问题

这个警告表示使用的优化算法 LBFGS 没有收敛。可以尝试以下方法解决这个问题:

1. 增加迭代次数: 可以尝试增加最大迭代次数，让算法有更多的时间去收敛。

2. 调整学习率: 学习率可能过大或过小导致算法无法收敛。可以尝试调整学习率。

3. 调整正则化参数: 正则化参数可能过大或过小导致算法无法收敛。可以尝试调整正则化参数。

4. 尝试其他优化算法: LBFGS并不是适用于所有问题的最优化算法。可以尝试其他优化算法，例如Adam、SGD等。

5. 检查数据: 数据中可能存在异常值或者噪声，导致算法无法收敛。可以先对数据进行清洗和处理。

/usr/local/lib/python3.6/site-packages/sklearn/neural_network/_multilayer_perceptron.py:500: ConvergenceWarning: lbfgs failed to converge (status=1): STOP: TOTAL NO. of ITERATIONS REACHED LIMIT. Increase the number of iterations (max_iter) or scale the

这个问题是关于使用Scikit-learn库中的多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）时遇到的收敛警告。这个警告通常意味着在训练神经网络时，优化器LBFGS无法收敛，可能是由于数据的复杂性或模型的过度拟合等原因导致的。为了解决这个问题，你可以尝试增加最大迭代次数（max_iter），或者对数据进行特征缩放，或者尝试其他优化器（如Adam或SGD）等方法来训练模型。