逻辑回归网格搜索调参代码

以下是逻辑回归网格搜索调参的代码，具体的参数范围需要根据实际情况进行调整：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 定义逻辑回归模型
lr = LogisticRegression()

# 定义参数范围
param_grid = {
    'penalty': ['l1', 'l2'],
    'C': [0.01, 0.1, 1, 10, 100]
}

# 定义网格搜索
grid_search = GridSearchCV(lr, param_grid=param_grid, cv=5)

# 训练模型
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 输出最优参数
print("Best parameters: ", grid_search.best_params_)

# 使用最优参数预测
y_pred = grid_search.predict(X_test)

# 输出准确率
print("Accuracy: ", accuracy_score(y_test, y_pred))

在代码中，我们首先定义了逻辑回归模型，然后定义了参数范围，接着使用网格搜索进行调参。训练完成后，输出最优参数和准确率。

相关问题

机器学习用网格搜索对逻辑回归调参写代码

在使用机器学习的逻辑回归模型时，我们可以使用网格搜索来调节超参数，使得模型在验证集上的表现最优。

首先，我们需要准备好超参数的取值范围。在逻辑回归中，常见的超参数包括正则化系数和优化器的参数。

然后，我们可以使用 Python 的网格搜索工具 `GridSearchCV` 来实现网格搜索。首先，我们需要定义一个 `LogisticRegression` 的估计器，并为其指定超参数的取值范围。然后，我们可以使用 `GridSearchCV` 对超参数进行网格搜索。

例如：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 定义逻辑回归估计器
logistic_regression = LogisticRegression()

# 定义超参数的取值范围
param_grid = {'C': [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100], 'solver': ['lbfgs', 'liblinear', 'sag', 'saga']}

# 使用网格搜索进行调参
grid_search = GridSearchCV(logistic_regression, param_grid, cv=5, scoring='accuracy', return_train_score=True)

# 在训练集上训练模型
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 打印最优的超参数
print("Best parameters: {}".format(grid_search.best_params_))

# 打印在验证集上的最优分数
print("Best cross-validation score: {:.2f}".format(grid_search.best_score_))

# 在测试集上评估模型
test_score

逻辑回归模型如何调参，python示例

逻辑回归模型常用的调参方法有网格搜索和随机搜索。

网格搜索是通过指定多个参数的取值范围，对所有可能的参数组合进行尝试，选择效果最好的一组参数。示例代码如下：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

param_grid = {
    'C': [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100], 
    'penalty': ['l1', 'l2']
}

grid_search = GridSearchCV(LogisticRegression(), param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X, y)

print("Best parameters: ", grid_search.best_params_)
print("Best score: ", grid_search.best_score_)

随机搜索是随机选择指定参数范围内的参数组合进行尝试，可以通过设置迭代次数或时间来控制搜索的范围。示例代码如下：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

param_dist = {
    'C': [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100], 
    'penalty': ['l1', 'l2']
}

random_search = RandomizedSearchCV(LogisticRegression(), param_distributions=param_dist, n_iter=10, cv=5)
random_search.fit(X, y)

print("Best parameters: ", random_search.best_params_)
print("Best score: ", random_search.best_score_)

以上代码示例中，使用了 scikit-learn 库中的 GridSearchCV 和 RandomizedSearchCV 来进行模型的参数调优。其中 GridSearchCV 是通过指定参数网格进行穷举搜索，随机搜索则是通过指定参数的分布范围进行随机采样。