逻辑回归调参比较重要的参数是solver和penalty。 举例:数据量比较少,特征数比较多的情况下,可以使用以下的参数: clf = LogisticRegression(solver='liblinear',penalty='l1',n_jobs=-1)
1. 参数: =>penalty: str, ‘l1’ or ‘l2’ LogisticRegression和LogisticRegressionCV默认就带了正则化项。penalty参数可选择的值为"l1"和"l2",分别对应L1的正则化和L2的正则化,默认是L2的正则化。 在调参时如果我们主要的目的只是为了解决过拟合,一般penalty选择L2正则化就够了。但是如果选择L2正则化发现还是...
LogisticRegression和LogisticRegressionCV(使用了交叉验证来选择正则化系数C)默认就带了正则化项。penalty参数可选择的值为"l1"和"l2".分别对应L1的正则化和L2的正则化,默认是L2的正则化。 在调参时如果我们主要的目的只是为了解决过拟合,一般penalty选择L2正则化就够了。但是如果选择L2正则化发现还是过拟合,即预测效...
'f1':make_scorer(f1_score)}scoring={'roc_auc':'roc_auc'}#clf=LogisticRegression(max_iter=500)#clf=SVC()#clf=DecisionTreeClassifier()#clf=RandomForestClassifier()#clf=xgb.XGBClassifier(booster='gbtree')#clf=AdaBoostClassifier
通俗地说逻辑回归【Logistic regression】算法(一) 在说逻辑回归前,还是得提一提他的兄弟,线性回归。在某些地方,逻辑回归算法和线性回归算法是类似的。但它和线性回归最大的不同在于,逻辑回归是作用是分类的。 还记得之前说的吗,线性回… 终日而思一发表于技术,数据...打开...
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, ...
1. 概述 在scikit-learn中,与逻辑回归有关的主要是这3个类。LogisticRegression, LogisticRegressionCV 和logistic...
通俗地说逻辑回归【Logistic regression】算法(一) 逻辑回归模型原理介绍 上一篇主要介绍了逻辑回归中,相对理论化的知识,这次主要是对上篇做一点点补充,以及介绍sklearn 逻辑回归模型的参数,以及具体的实战代码。 1.逻辑回归的二分类和多分类 上次介绍的逻辑回归的内容,基本都是基于二分类的。那么有没有办法让逻辑回归...
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,l1_ratio=None)跟线性回归一比,逻辑回归的参数那还真是多啊,不过我们...
LogisticRegression(penalty = "l1").fit(X_train,y_train) 使用参数C表示正则化强度,C越小,正则化越强。 默认C=1 LogisticRegression(C=100).fit(X_train,y_train) 有时训练集测试集分数都很高,但是分数接近,可能是欠拟合 此时增大C,使正则化减弱看看结果分数 ...