from sklearn.linear_model import logisticregression我寫的跟豬頭似的。
penalty正則化方法，可選
dual預設false，對偶方法，一般用不到
tol停止閾值
c正則化強度
fit_intercept預設true，是否使用偏置
class_weightdict or 『balanced』, default=none，應對類別不平衡
random_state隨機數種子
solver請參考官方說明選擇合適的演算法
max_iter最大迭代次數
n_jobscore數量
l1_ratioelasticnet中的l1_ratio
warm_start具體使用true or false我也不太懂
multi_class可選
coef_w
intercept_b
n_iter_迭代次數
不寫了，符合sklearn模型的基本規律
使用sklearn實現LASSO回歸
lasso回歸就是在正常的線性回歸的基礎上增加乙個l1正則化項。為啥我每次lasso都不如直接線性回歸好用？from sklearn.linear model import lassoalpha l1正則化項的比例 fit intercept 預設true，是否設定偏置 normalize 預設fa...
Sklearn實現線性回歸
sklearn是機器學習中常用的第三方模組，對常用的機器學習方法進行了封裝，包括回歸 regression 降維 dimensionality reduction 分類 classfication 聚類 clustering 等方法。今天我們用sklearn實現乙個最簡單的線性回歸模型。coding...
sklearn實現邏輯回歸
首先我們來看下面一組資料集 前面的x1與x2都表示的是年收入和年齡這兩個因素決定的是否買車的結果。開始 部分，我們先輸入x和y的變數，開始輸入資料 from sklearn import linear model x 20,3 23,7 31,10 42,13 50,7 60,5 y 0,1,1,1...