邏輯回歸引數說明

2021-08-28 16:00:19 字數 920 閱讀 5528

邏輯回歸官網引數說明

根據日常的經驗,一般需要除錯的是第乙個引數penalty,即懲罰項以及通過迭代選擇最優的正則化係數c

其他引數如下:

random_state:隨機數種子,int型別,可選引數,預設為無,僅在正則化優化演算法為sag,liblinear時有用。

solver:優化演算法選擇引數,只有五個可選引數,即newton-cg,lbfgs,liblinear,sag,saga。預設為liblinear。solver引數決定了我們對邏輯回歸損失函式的優化方法,有四種演算法可以選擇,分別是:

max_iter:演算法收斂最大迭代次數,int型別,預設為10。僅在正則化優化演算法為newton-cg, sag和lbfgs才有用,演算法收斂的最大迭代次數。

multi_class:分類方式選擇引數,str型別,可選引數為ovr和multinomial,預設為ovr。ovr即前面提到的one-vs-rest(ovr),而multinomial即前面提到的many-vs-many(mvm)。如果是二元邏輯回歸,ovr和multinomial並沒有任何區別,區別主要在多元邏輯回歸上。

verbose:日誌冗長度,int型別。預設為0。就是不輸出訓練過程,1的時候偶爾輸出結果,大於1,對於每個子模型都輸出。

warm_start:熱啟動引數,bool型別。預設為false。如果為true,則下一次訓練是以追加樹的形式進行(重新使用上一次的呼叫作為初始化)。

n_jobs:並行數。int型別,預設為1。1的時候,用cpu的乙個核心執行程式,2的時候,用cpu的2個核心執行程式。為-1的時候,用所有cpu的核心執行程式。

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