logisticregression() 有哪些参数
时间: 2024-05-27 12:10:39 浏览: 11
LogisticRegression()函数可以设置以下参数:
1. penalty: 惩罚项,用于处理过拟合问题,默认取值为l2。
2. dual: 对偶或原始方法,默认为False。
3. tol: 反复迭代停止的阈值,小于该值时就停止迭代。
4. C: 正则化系数,必须为正数,默认值为1.0。
5. fit_intercept: 是否计算截距值,通常设为True。
6. intercept_scaling: 损失函数中的截距值缩放,通常设为1.0。
7. class_weight: 类别权重,用于不平衡样本问题,可以将某些类别的样本加权。
8. random_state: 随机数生成器,可用于多次运行以获得相同的结果。
9. solver: 求解器,用于处理优化问题,有4个可选值:liblinear、newton-cg、lbfgs和sag。
10. max_iter: 最大迭代次数,默认为100。
11. multi_class: 分类方式,有两个可选值:ovr和multinomial。
12. verbose: 是否输出详细信息,通常设为0(不输出)或1(输出)。
13. warm_start: 是否使用之前的输出结果。
14. n_jobs: 并行处理任务数,默认值为1(不并行处理)。
相关问题
LogisticRegression()参数
LogisticRegression()是scikit-learn中的一个分类模型,用于解决二分类问题。它主要有以下参数:
- penalty:正则化项,默认为'l2',可以取值为{'l1', 'l2', 'elasticnet', 'none'}
- dual:是否使用对偶形式,默认为False
- tol:迭代停止的阈值,默认为1e-4
- C:正则化强度的倒数,默认为1.0,取值范围为(0, +∞)
- fit_intercept:是否计算截距,默认为True
- intercept_scaling:截距缩放系数,默认为1
- class_weight:类别权重,默认为None,可以设为'balanced'
- random_state:随机种子,默认为None
- solver:求解器,默认为'lbfgs',可以取值为{'newton-cg', 'lbfgs', 'liblinear', 'sag', 'saga'}
- max_iter:最大迭代次数,默认为100
- multi_class:多分类问题的策略,默认为'auto',可以取值为{'auto', 'ovr', 'multinomial'}
- verbose:详细程度,默认为0
- warm_start:是否使用前一次的结果作为初始值,默认为False
- n_jobs:并行处理的数量,默认为None
更多关于LogisticRegression()的参数信息,可以参考官方文档:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html
LogisticRegression 的核心参数寻优
为了寻找Logistic Regression模型的最佳参数,我们需要定义一个代价函数,然后使用优化算法来最小化这个代价函数。常用的优化算法包括梯度下降、牛顿法和拟牛顿法等。
在sklearn库中,LogisticRegression类提供了多种参数来控制模型的训练过程,包括正则化参数C、优化算法solver、正则化类型penalty等。其中,正则化参数C越小,模型的正则化程度越高,可以有效防止过拟合。
下面是一个使用sklearn库中的LogisticRegression类进行参数寻优的例子:
```python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
# 定义Logistic Regression模型
lr = LogisticRegression()
# 训练模型
lr.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上评估模型
score = lr.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", score)
```
在上面的例子中,我们使用了sklearn库中的LogisticRegression类来定义模型,并使用fit()方法在训练集上训练模型。然后,我们使用score()方法在测试集上评估模型的准确率。
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