逻辑回归参数设置用python写

逻辑回归是一个二分类模型，它的参数设置包括正则化参数、学习率和迭代次数等。在Python中，常用的逻辑回归模型有sklearn库中的LogisticRegression和statsmodels库中的Logit。

下面是一个使用sklearn库中的LogisticRegression模型的例子：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 准备数据
X = [[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6], [6, 7]]
y = [0, 0, 0, 1, 1, 1]

# 定义模型并设置参数
clf = LogisticRegression(penalty='l2', C=1.0, max_iter=100, solver='liblinear')

# 拟合模型
clf.fit(X, y)

# 预测新的数据
print(clf.predict([[7, 8], [8, 9]]))

在上面的例子中，我们定义了一个LogisticRegression对象clf，并设置了正则化参数penalty='l2'、正则化强度C=1.0、最大迭代次数max_iter=100和求解器solver='liblinear'。然后我们使用fit()方法拟合模型，并使用predict()方法预测新的数据。

除了上述参数，LogisticRegression对象还有其他参数，例如fit_intercept（是否拟合截距项）、class_weight（类别权重）等，可以根据实际情况进行设置。

如果使用statsmodels库中的Logit模型，代码如下：

import statsmodels.api as sm

# 准备数据
X = [[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6], [6, 7]]
y = [0, 0, 0, 1, 1, 1]

# 添加截距项
X = sm.add_constant(X)

# 定义模型并设置参数
model = sm.Logit(y, X)
result = model.fit(method='newton', maxiter=100)

# 打印模型结果
print(result.summary())

# 预测新的数据
print(result.predict([[1, 2], [7, 8], [8, 9]]))

在上面的例子中，我们使用了statsmodels库中的Logit类定义模型，并设置了method='newton'、maxiter=100等参数。然后使用fit()方法拟合模型，并使用summary()方法打印模型结果。最后我们使用predict()方法预测新的数据。需要注意的是，statsmodels库中的Logit模型需要手动添加截距项，并且不支持正则化，如果需要正则化，则需要使用其他方法。