sklearn.linear_model.LogisticRegression参数说明

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• sklearn.linear_model.LogisticRegression
• sklearn.linear_model.LogisticRegressionCV

sklearn.linear_model.LogisticRegression

LogisticRegression(penalty=‘l2‘,dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,class_weight=None,random_state=None,solver=‘warn‘,max_iter=100,multi_class=‘warn‘,verbose=0,warm_start=False,n_jobs=None)

• penalty：惩罚项，可为‘l1‘ or ‘l2‘。‘netton-cg‘,‘sag‘,‘lbfgs‘只支持‘l2‘。

  1. ‘l1‘正则化的损失函数不是连续可导的，而‘netton-cg‘,‘lbfgs‘这三种算法需要损失函数的一阶或二阶连续可导。
  2. 调参时如果主要是为了解决过拟合，选择‘l2‘正则化就够了。若选择‘l2‘正则化还是过拟合，可考虑‘l1‘正则化。
  3. 若模型特征非常多，希望一些不重要的特征系数归零，从而让模型系数化的话，可使用‘l1‘正则化。

• dual：选择目标函数为原始形式还是对偶形式。

  将原始函数等价转化为一个新函数，该新函数称为对偶函数。对偶函数比原始函数更易于优化。

• tol：优化算法停止的条件。当迭代前后的函数差值小于等于tol时就停止。
• C：正则化系数。其越小，正则化越强。
• fit_intercept：选择逻辑回归模型中是否会有常数项\(b\)。
• intercept_scaling：

• class_weight：用于标示分类模型中各种类型的权重，{class_label: weight} or ‘balanced‘。

  1. ‘balanced‘：类库根据训练样本量来计算权重。某种类型的样本量越多，则权重越低。
  2. 若误分类代价很高，比如对合法用户和非法用户进行分类，可适当提高非法用户的权重。
  3. 样本高度失衡的。如合法用户9995条，非法用户5条，可选择‘balanced‘，让类库自动提高非法用户样本的权重。

• random_state：随机数种子。

• solver：逻辑回归损失函数的优化方法。

  1. ‘liblinear‘：使用坐标轴下降法来迭代优化损失函数。
  2. ‘lbfgs‘：拟牛顿法的一种。利用损失函数二阶导数矩阵即海森矩阵来迭代优化损失函数。
  3. ‘newton-cg‘：牛顿法的一种。同上。
  4. ‘sag‘：随机平均梯度下降。每次迭代仅仅用一部分的样本来计算梯度，适合于样本数据多的时候。
  5. 多元逻辑回归有OvR(one-vs-rest)和MvM(many-vs-many)两种，而MvM一般比OvR分类相对准确一些。但是，‘liblinear‘只支持OvR。

• max_iter：优化算法的迭代次数。

• multi_class：‘ovr‘ or ‘multinomial‘。‘multinomial‘即为MvM。

  1. 若是二元逻辑回归，二者区别不大。
  2. 对于MvM，若模型有T类，每次在所有的T类样本里面选择两类样本出来，把所有输出为该两类的样本放在一起，进行二元回归，得到模型参数，一共需要T(T-1)/2次分类。

• verbose：控制是否print训练过程。
• warm_start：

• n_jobs：用cpu的几个核来跑程序。

sklearn.linear_model.LogisticRegressionCV

• 相比于LogisticRegression，LogisticRegressionCV使用交叉验证来选择正则化系数C。