logisticregression参数说明
时间: 2023-04-28 12:02:33 浏览: 66
逻辑回归是一种二分类模型,其参数包括:
1. penalty:正则化项,可以选择L1或L2正则化,默认为L2正则化。
2. C:正则化强度的倒数,即C越小,正则化强度越大,默认为1.。
3. solver:优化算法,可以选择liblinear、newton-cg、lbfgs、sag或saga,默认为liblinear。
4. max_iter:最大迭代次数,默认为100。
5. multi_class:多分类问题的处理方式,可以选择ovr或multinomial,默认为ovr。
6. verbose:是否输出详细信息,默认为,不输出。
7. n_jobs:并行计算的数量,默认为1,表示不并行计算。
8. random_state:随机数种子,用于重现结果。
以上是逻辑回归的主要参数说明。
相关问题
# Expr3: with grid search from sklearn.model_selection import GridSearchCV lr_ml = LogisticRegression() prams ={'penalty': [ 'l1', 'l2'],'C': [2,3,4,5 ]} gs_cv1= GridSearchCV(lr_ml , param_grid=prams, n_jobs=-1 ,cv=10) gs_cv1.fit(X_train_std,y_train)举例并说明结果
这段代码使用了sklearn中的GridSearchCV模块进行逻辑回归(Logistic Regression)模型的超参数调优,具体步骤如下:
1. 创建一个LogisticRegression对象,命名为lr_ml。
2. 定义一个字典prams,包含两个超参数penalty和C的取值列表。
3. 创建一个GridSearchCV对象,命名为gs_cv1,其中需要传入三个参数:要调优的模型对象lr_ml,超参数的取值网格prams,以及交叉验证的折数cv和并行处理的线程数n_jobs=-1。
4. 使用GridSearchCV对象的fit方法,传入训练数据X_train_std和标签y_train,进行模型训练和超参数搜索。
5. 最后,可以通过GridSearchCV对象的best_params_属性来查看最优超参数的取值,通过best_score_属性来查看在最优超参数下的模型性能评估结果。
举例来说,如果我们使用这段代码进行二分类任务的模型训练和超参数调优,最终得到的最优超参数为{'C': 2, 'penalty': 'l2'},在这组超参数下的模型在交叉验证下的平均准确率为0.83。这个结果可以通过如下代码获得:
```
print("Best Parameters: ", gs_cv1.best_params_)
print("Best Score: ", gs_cv1.best_score_)
```
在基础代码上,适当修改逻辑回归的逆正则化参数C的取值(param_range = [0.001, 0.01, 0.1, 1.0, 10.0, 100.0]),以及cv的取值(5,10,15等),观察实验结果:测试集上性能的方差为什么随cv数增加而增加?训练集上呢?根据验证曲线的最优C值是多少?logisticregression__C的取名有什么要求吗?如果是对比如KNN分类器,这个参数应该改为什么?就基础代码实际使用的数据而言,模型的最优C值是多少?对实验结果进行简要说明。
根据您的问题,我可以回答如下:
1. 测试集上性能的方差随cv数增加而增加的原因是:随着cv数的增加,训练集和测试集之间的重叠部分会变小,因此测试集上的性能方差会增加。而训练集上的性能方差则会减小,因为模型会使用更多的数据进行训练,使得模型更加稳定。
2. 根据验证曲线的最优C值取决于数据集的具体情况,无法一概而论。在实际应用中,可以采用网格搜索或随机搜索等方法来寻找最优的C值。
3. logisticregression__C的取名没有特别的要求,只需要保证与模型参数的名称相同即可。
4. 如果是对比如KNN分类器,逆正则化参数应该改为n_neighbors,即KNN算法中的邻居数量。
5. 对于基础代码实际使用的数据而言,模型的最优C值取决于具体的数据集和实验设置,无法一概而论。在实验中,可以通过网格搜索或随机搜索等方法来寻找最优的C值。实验结果应该对寻找最优的C值进行简要说明,包括使用的搜索方法、搜索范围、最终的最优C值以及对应的模型性能等。