Logistic Regression是线性回归,但最终是用作分类器:它从样本集中学习拟合参数,将目标值拟合到[0,1]之间,然后对目标值进行离散化,实现分类。 为什么叫Logistic呢?因为它使用了Logisitic函数,形如: f(z)=ezez+1=11+e−z 这个函数有一些很有趣的性质,后面会谈到。 Logistic regression有一定的复杂度。对新人来...
# 加载数据 iris = datasets.load_iris() data = iris.data target = iris.target # 数据规范化处理 scaler = StandardScaler() x = scaler.fit_transform(data) y = target # 取前两个属性值 x_train = x[:, :2] # 模型训练 lr = LogisticRegression(random_state=0, multi_class='ovr') lr.fit...
提高了某种分类的权重,相比不考虑权重,会有更多的样本分类划分到高权重的类别,从而可以解决上面两类问题。 random_state:随机数种子,int类型,可选参数,默认为无,仅在正则化优化算法为sag,liblinear时有用。 solver:优化算法选择参数,只有五个可选参数,即newton-cg,lbfgs,liblinear,sag,saga。默认为liblinear。solv...
* 当样本数据分类严重失衡或者误分类代价比较高的时候,需要设置该参数 random_state=None:随机数 solver='lbfgs':优化算法选择参数,对逻辑回归损失函数的优化方法 * liblinear(L1,L2):使用坐标轴下降法(适用于小样本) * lbfgs(L2,None):拟牛顿法的一种,使用损失函数二阶导数矩阵即海森矩阵(适用于小样本) * ...
random_state:随机数种子,int类型,可选参数,默认为无,仅在正则化优化算法为sag,liblinear时有用。 solver:优化算法选择参数,只有五个可选参数,即newton-cg,lbfgs,liblinear,sag,saga。默认为liblinear。solver参数决定了我们对逻辑回归损失函数的优化方法,有四种算法可以选择,分别是: ...
classsklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', *, dual=False, tol=0.0001,C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None,solver='lbfgs', max_iter=100, multi_class='auto', verbose=0, warm_start=False, n_jobs=None, l1_ratio=None) ...
defLogisticRegression(penalty='l2', dual=False, tol=1e-4, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver='warn', max_iter=100, multi_class='warn', verbose=0, warm_start=False, n_jobs=None, ...
方法一:逻辑回归(Logistic Regression) 第一步是创建我们的训练数据集和测试数据集。训练集用于训练模型。测试集则用于评估模型的准确性。 我们把数据集分成任何我们喜欢的大小,在这里我们使用三分之一,三分之二的分割。 在这个阶段,我们将使用glm()函数进行Logistic回归。在这里,我们有选择地使用模型中的变量。但现...
7. random_state(随机种子): 设置随机种子,以确保结果可重复。默认为None。 8. multi_class(多类别处理): 可以选择"ovr"或"multinomial"。"ovr"表示将多类别问题转化为二元分类问题,"multinomial"表示使用softmax函数直接进行多类别分类。默认为"auto",根据问题自动选择合适的方法。 这些是LogisticRegression类中的一...
def LogisticRegression(penalty='l2', dual=False, tol=1e-4, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver='warn', max_iter=100, multi_class='warn', verbose=0, warm_start=False,