lr = LogisticRegression()有什么参数可以设置
时间: 2024-05-21 16:15:11 浏览: 12
`LogisticRegression()`函数有很多参数可以设置,以下是一些常用的参数:
- `penalty`: 正则化项类型,默认为`l2`正则化
- `C`: 正则化强度的倒数,默认为1.0。较小的值表示更强的正则化
- `solver`: 优化算法类型,默认为`lbfgs`
- `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`,表示根据数据自动选择算法。其他可选项有`ovr`和`multinomial`
- `class_weight`: 类别权重,可选项有`balanced`和自定义权重
- `verbose`: 是否输出详细信息,默认为0,表示不输出
具体参数及其含义可以参考`LogisticRegression`的官方文档。
相关问题
lr = LogisticRegression(verbose=1)
`lr = LogisticRegression(verbose=1)`是使用`LogisticRegression`类创建一个逻辑回归模型对象的代码。其中,`verbose=1`表示在训练过程中打印出损失函数值。
具体来说,`LogisticRegression`是一个用于解决二元分类问题的线性模型,它使用逻辑函数(也称为sigmoid函数)来估计概率。在这个例子中,我们使用`verbose=1`参数设置模型在训练过程中打印出损失函数值,以便我们能够监控模型的训练过程。
lr = LogisticRegression(labelCol="chd", featuresCol="features",maxIter=1000,regParam=0.03,elasticNetParam=0.8)
`LogisticRegression`是一个Spark MLlib中的分类算法,用于二分类问题(即目标变量只有两个可能的取值)。传入该算法的参数有:
- `labelCol`:指定目标变量列名,默认为"label";
- `featuresCol`:指定特征列名,默认为"features";
- `maxIter`:指定最大迭代次数,默认为100;
- `regParam`:指定正则化参数系数,用于控制模型的复杂度,防止过拟合,默认为0.0;
- `elasticNetParam`:指定Elastic Net正则化参数,用于控制L1和L2正则化项的比例,默认为0.0,即只使用L2正则化。
在你提供的代码中,该分类器的目标变量列名为"chd",特征列名为"features",最大迭代次数为1000,正则化参数系数为0.03,Elastic Net正则化参数为0.8。这个分类器使用的正则化方法是L1和L2的结合,其中L2的比例为0.8,L1的比例为0.2。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)