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逻辑回归2-API
逻辑回归API-LogisticRegression 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�机器学习笔记之sklearn的逻辑回归Logistics Regression实战
0x00 概述 本文介绍sklearn 逻辑回归模型的参数，以及具体的实战代码。 0x01 逻辑回归的二分类和多分类 上次介绍的逻辑回归的内容，基本都是基于二分类的。那么有没有办法让逻辑回归实现多分类呢？那肯定是有的，还不止一种。 实际上二元逻辑回归的模型和损失函数很容易推广到多元逻c#-在Accord.net Framework中使用Liblinear进行多重分类
我需要使用Liblinear实现多个分类器. Accord.net机器学习框架提供了所有Liblinear属性,但Crammer和Singer的用于多类分类的公式除外. This is the process.解决方法:学习多类机器的通常方法是使用MulticlassSupportVectorLearning class.该类可以教一对多的机器,然后可以使用投票或逻辑回归2-scikit-learn参数介绍
1.1 scikit-learn参数介绍 1.1.1 导入 from sklearn.linear_model import LogisticRegression 1.1.2 版本 scikit-learn==0.21.3 1.1.3 参数 1.1.3.1 penalty l1、l2、elasticnet、none，默认l2 l1: l1正则，邻回归 l2: l2正则，套索回归 elasticnet: 弹性网络，是邻回归和逻辑回归算法梳理
1.逻辑回归与线性回归的联系与区别 线性回归主要用来解决连续值预测的问题，逻辑回归用来解决分类的问题，输出的属于某个类别的概率 2.逻辑回归的原理 线性回归可以预测连续值，但是不能解决分类问题，我们需要根据预测的结果判定其属于正类还是负类。所以逻辑回归就是将线性回归的(−