逻辑回归---API简介

最新推荐文章于 2025-02-15 15:09:23 发布
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本文介绍了sklearn.linear_model.LogisticRegression的参数设置。solver可选多种算法，小数据集适合‘liblinear’，大型数据集‘sag’和‘ saga’更快，多类问题部分算法可处理多项损失。还提到了penalty正则化种类、C正则化力度，以及默认正例选择，同时对比了与SGDClassifier的差异。

sklearn.linear_model.LogisticRegression(solver=‘liblinear’, penalty=‘l2’, C = 1.0)

solver可选参数:{‘liblinear’, ‘sag’, ‘saga’,‘newton-cg’, ‘lbfgs’}，

默认: ‘liblinear’；用于优化问题的算法。
对于小数据集来说，“liblinear”是个不错的选择，而“sag”和’saga’对于大型数据集会更快。

对于多类问题，只有’newton-cg’， ‘sag’， 'saga’和’lbfgs’可以处理多项损失;“liblinear”仅限于“one-versus-rest”分类。

penalty：正则化的种类

C：正则化力度

默认将类别数量少的当做正例

LogisticRegression方法相当于 SGDClassifier(loss=“log”, penalty=" "),SGDClassifier实现了一个普通的随机梯度下降学习。而使用LogisticRegression(实现了SAG)

逻辑回归简介
johnny_love_1968的博客
04-25 1257
机器学习（十三）逻辑回归 一.什么是逻辑回归 我们之前学习的线性回归，主要是应用在连续型数据上，也被称作：多重线性回归。在理解了多重现行线性回归的基础上，我们才能比较容易理解逻辑回归。两者有共同点，也有不同点。 相同点：二者的模型形式基本上相同，以单变量为例，二者都具有 w*x+b这种形式 不同点： 多重线性回归直接将w*x+b作为因变量，即y =w*x+b，而逻辑回归则通过函数L将w*x+b对应到另一个状态p，即：p =L(w*x+b),然后根据p 与1-p的大小决定因变量的值。 某些方面讲，
逻辑回归简介及其正则化
01-20
逻辑回归是一种重要的数据分析方法，已经被广泛应用于各个领域。作为广义线性模型的一个特例，逻辑回归由严格的理论推导出，具有良好的统计性质和明确的解释意义，因而在实际应用中，特别是分类问题应用中受到良好的效果。 然而，传统的逻辑回归模型存在一些明显的不足，它容易出现过拟合问题。逻辑回归对于训练样本的拟合常能获得良好的精度，但对于训练数据集以外的测试数据，其分类效果不够理想。事实上，不仅是逻辑回归，其他许多数据分析模型也会受过拟合的影响，解决过拟合问题已经成为统计、机器学习领域的热点研究之一。 解决过拟合问题的一种方法是正则化方法。它的思想是在模型中加入某些特定的正则项，使模型具有特性的性质，增加模型对训练样本外数据的预测能力。本文将简单介绍逻辑回归模型、过拟合概念，提供一种在MATLAB下可行的正则化算法。
逻辑回归api介绍
IT之一小佬的博客
03-13 439
逻辑回归api介绍 sklearn.linear_model.LogisticRegression(solver='liblinear', penalty=‘l2’, C = 1.0) 【solver是用什么样的梯度下降算法来解决】 solver可选参数:{'liblinear', 'sag', 'saga','newton-cg', 'lbfgs'}， 默认: 'liblinear'；用于优化问题的算法。 对于小数据集来说，“liblinear”是个不错的选择，而“s.
机器学习算法------3.3 案例：癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测
程序猿-凡白的博客
07-21 7164
文章目录3.3 案例：癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测学习目标1 背景介绍2 案例分析3 代码实现4 小结 3.3 案例：癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测 学习目标 通过肿瘤预测案例，学会如何使用逻辑回归对模型进行训练 1 背景介绍 数据介绍 原始数据的下载地址：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/ 数据描述 （1）699条样本，共11列数据，第一列用语检索的id，后9列分别是与肿瘤 相关的医学特征，最后一
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skl逻辑回归-乳腺癌分析.ipynb
04-21
1.熟悉逻辑回归原理掌握sklearn逻辑回归相关API。 2.掌握LogisticRegression函数和LogisticRegressionCV的调用和调参。 3.掌握交叉验证的使用。 在这个乳腺癌肿瘤预测问题上，使用默认参数的 LogisticRegression 在...
机器学习篇-逻辑回归-分类评估-混淆矩阵-精确率-召回率-F1值
m0_60916732的博客
10-09 1918
设模型中含有待估参数w，可以取很多值。已经知道了样本观测值，从w的一切可能值中（选出一个使该观察值出现的概率为最大的值，作为w参数的估计值，这就是极大似然估计。（顾名思义：就是看上去那个是最大可能的意思）# 导包​# 1. 加载数据# 查看数据基本信息​# 2. 数据处理# 2.1 用np.NaN替换?', np.NaN)# 2.2 删除缺失值, 按行删除data.dropna(inplace=True) # 默认按行删除 => axis=0 or index。
Scikit-Learn逻辑回归(一)
Java/Python大数据随笔
02-26 1831
逻辑回归（Logistic Regression）主要解决二分类问题，用来表示某个事件发生的可能性。逻辑回归在机器学习知识结构中的位置如下：逻辑回归的思想最早可以追溯到19世纪，由英国统计学家Francis Galton在研究豌豆遗传问题时首次提出。然而，真正将逻辑回归应用于机器学习的是加拿大统计学家Hugh Everett，他在1970年代提出了广义线性模型（GLM），其中包括逻辑回归逻辑回归这个算法的名称有一定的误导性。虽然它的名称中有“回归”，当它在机器学习中不是回归算法，而是分类算法。
机器学习第8天---逻辑回归---k-means原理以及案例
qq_43498494的博客
05-23 775
文章目录模型的保存与加载已线性回归为例读取数据文件分类算法---逻辑回归定义，损失函数，优化与线性回归比较应用损失函数 模型的保存与加载 模型训练好后之后再用时肯定不用再重新训练了。 可以用sklearn将我们的模型给保存下来。 加载相当于读取序列化后的文件。pkl是sklearn固定的保存文件的格式，是一个二进制文件，保存后返回就是保存的模型。 已线性回归为例 读取数据文件 此时不用再去训练模型了，即根据读取的模型参数直接去预测。 分类算法—逻辑回归定义，损失函数，优化与线性回归比较 应用
Swift实现逻辑回归-使用fmincg优化器示例
资源摘要信息:"逻辑回归matlab代码-Logistic-Regression-Swift:如何在Swift中实现逻辑回归的基本示例" 知识点: 1. 逻辑回归基础: 逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的统计方法，其核心思想是通过sigmoid函数将线性...
机器学习算法------逻辑回归（3.1逻辑回归介绍、3.2逻辑回归api介绍）
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07-21 443
文章目录逻辑回归学习目标3.1 逻辑回归介绍学习目标1 逻辑回归的应用场景2 逻辑回归的原理2.1 输入2.2 激活函数3 损失以及优化3.1 损失3.2 优化3.2 逻辑回归api介绍4 小结 逻辑回归 学习目标 知道逻辑回归的损失函数、优化方法 知道逻辑回归的应用场景 应用LogisticRegression实现逻辑回归预测 知道精确率、召回率等指标的区别 知道如何解决样本不均衡情况下的评估 会绘制ROC曲线图形 逻辑回归介绍 | 机器学习算法课程定位、目标 3.1 逻辑回归介绍 学习目标 了解逻
逻辑回归简介（Logistic Regression）
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逻辑回归---1.简介
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逻辑回归介绍
rexyang97的博客
06-17 302
在上一篇博客里面我们介绍了线性回归，这一片里面我们介绍的是逻辑回归（Logistic Regression）。虽然我们称之为回归，但是实际上逻辑回归是一个分类模型，常用于二分类。 具体什么是回归与fe ...
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简介： 1.逻辑回归虽然名字叫做回归，但是它是一种分类算法。 2.逻辑回归是一种基于多元线性回归的算法，正因为如此，它是一种线性的分类算法。 决策树，神经网络等算法是非线性的算法。SVM本质是线性的算法，但是可以通过核函数升维变成非线性的算法。 3.逻辑回归就是在多元线性回归的基础之上吧结果缩放到0-1之间，缩放使用的函数是sigmoid函数 经过sigmoid缩放后的结果越接近于正1越是正例，越接近于0越是负例。根据0.5作为分界线。 是最泛化的写法 代表的意思是多元线性回归经过g函数（
逻辑回归、肿瘤预测案例
qq_39197555的博客
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scikit-learn中逻辑回归API
03-26
Scikit-learn中逻辑回归模型的API主要包括以下： 1. logisticRegression：逻辑回归主要的API，用于...以上就是Scikit-learn中逻辑回归API的主要内容。在使用逻辑回归模型时，可以根据具体需求选择合适的API进行调用。
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