LR模型参数详解
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发布时间：2024-10-11 09:24
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时间：2024-11-29 09:23
逻辑回归模型的关键参数包括正则化选择（penalty）、损失函数优化算法（solver）、样本比例调整（class_weight）等。其中，penalty参数决定了模型采用的正则化方式，可选值为l1和l2，分别对应l1正则化和l2正则化。选择正则化有助于防止过拟合，l2正则化一般情况适用，当效果不佳时考虑使用l1正则化。l1正则化还适用于特征选择，有助于过滤不重要的特征。
调整参数penalty会影响损失函数优化算法的选择，对于l2正则化，可选优化算法包括‘newton-cg’、‘lbfgs’、‘liblinear’、‘sag’，而l1正则化仅支持‘liblinear’。l1正则化的损失函数不连续可导，*了其他优化算法的使用。
另一参数al指示是否将原问题转换为对偶问题，适用于样本量较小的场景，计算复杂度低。
tol参数设定了损失函数收敛的条件，值默认为0.0001，表示两步损失差值小于0.0001时停止迭代。C参数是正则化系数，值越小表示正则化强度越大，有助于防止过拟合。
fit_intercept参数决定是否在模型中加入截距项，默认为True。class_weight参数调整正负样本的权重，可直接设值或使用'balanced'，根据样本数量自动调整权重。
random_state参数用于设置随机种子，保证结果的可复现性；solver参数指定了损失函数的优化方法，如liblinear、lbfgs、newton-cg和sag等，选择依据正则化类型。max_iter参数*了最大迭代次数，default为100。multi_class参数定义了分类方法，包括'ovr'和'multinomial'，分别适用于二分类和多分类问题。
verbose参数控制是否输出模型运算过程中的信息，默认为False。warm_start参数指示是否使用上次模型结果作为初始化，default为False。n_jobs参数指定并行运算数量，默认为1，设置为-1则利用全部CPU核。
