9.sklearn——logistic regression 参数解释及案例

最新推荐文章于 2025-05-11 14:24:06 发布

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#sklearn #logistic #混淆矩阵

本文介绍了sklearn中LogisticRegression的参数，包括penalty、dual、tol、C等，并通过实例展示了如何使用该模型进行分类，特别强调了class_weight在处理不平衡数据集中的作用，以及不同优化算法的选择。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

文章目录

1. 函数
2. 参数解释
3. 实例

1. 函数

首先了解使用到的函数的参数含义。有两种途径:

一种是在IDE中输入help("函数名")。直接在ide中调出了官方文档。
另一种是直接在网上搜sklearn官方文档，在里面找到自己需要的这个函数。

第一种方法：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR

help(LR)

这个结果和官方文档介绍的一样的，但是在ide里面不好看，直接看官方文档：sklearn-logistic官方文档传送门：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html

sklearn.linear_model.LogisticRegression(  
    penalty=’l2’, dual=False,   
    tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1,   
    class_weight=None, random_state=None

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