FutureWarning: Default solver will be changed to 'lbfgs' in 0.22. Specify a solver to silence this..

from pandas import read_csv
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
#导入数据
filename = 'pima_data.csv'
names = ['preg','plas','pres','skin','test','mass','pedi','age','class']
data = read_csv(filename,names=names)
#将数据分为输入数据和输出结果
array = data.values
X = array[:,0:8]
Y = array[:,8]
#特征选定
model = LogisticRegression(solver='liblinear')
rfe = RFE(model,3)
fit = rfe.fit(X,Y)
print("特征个数:")
print(fit.n_features_)
print("被选定的特征:")
print(fit.support_)
print("特征排名:")
print(fit.ranking_)

运行结果：

用python中logistic回归算法进行数据建模，遇到下面的警告：

FutureWarning: Default solver will be changed to ‘lbfgs’ in 0.22. Specify a solver to silence this warning.

并不影响程序的运行和结果，但是出现一大串字符，感觉很不爽，于是就查找原因：

FutureWarning是语言或者库中将来可能改变的有关警告。

根据报警信息和参考相关文档，“Default will change from ‘liblinear’ to ‘lbfgs’ in 0.22.” 默认的solver参数在0.22版本中，将会由“liblinear”变为“lbfgs”

LogisticRegerssion算法的solver仅支持以下几个参数’liblinear’, ‘newton-cg’, ‘lbfgs’, ‘sag’, ‘saga’。

解决方法：

方法1：

model=LogisticRegression(solver=’liblinear’) 

方法2：

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
# 这个方法只是解决了表面，没有根治

参考和引用：

https://blog.youkuaiyun.com/linzhjbtx/article/details/85331200

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