Sklearn库中Logistic Regression函数各个参数总结

 

Logistics Regression参数名称	含义
函数调用形式	LogisticRegression(penalty='l2',dual=False,tol=1e-4,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,class_weight=None,random_state=None,solver='liblinear',max_iter=100,multi_class='ovr',verbose=0,warm_start=False, n_jobs=1)
penalty	字符串型，’l1’ or ‘l2’，默认：’l2’；正则化类型。
dual	布尔型，默认：False。当样本数>特征数时，令dual=False；用于liblinear解决器中L2正则化。
tol	浮点型，默认：1e-4；迭代终止判断的误差范围。
C	浮点型，默认：1.0；其值等于正则化强度的倒数，为正的浮点数。数值越小表示正则化越强。
fit_intercept	布尔型，默认：True；指定是否应该向决策函数添加常量(即偏差或截距)。
intercept_scaling	浮点型，默认为1；仅仅当solver是”liblinear”时有用。
class_weight	默认为None；与“{class_label: weight}”形式中的类相关联的权重。如果不给，则所有的类的权重都应该是1。
random_state	整型，默认None；当“solver”==“sag”或“liblinear”时使用。在变换数据时使用的伪随机数生成器的种子。如果是整数, random_state为随机数生成器使用的种子;若为RandomState实例，则random_state为随机数生成器;如果没有，随机数生成器就是' np.random '使用的RandomState实例。
solver	{'newton-cg', 'lbfgs', 'liblinear', 'sag', 'saga'}，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。
max_iter	最大迭代次数，整型，默认是100；
multi_class	字符串型，{ovr'， 'multinomial'}，默认:'ovr'；如果选择的选项是“ovr”，那么一个二进制问题适合于每个标签，否则损失最小化就是整个概率分布的多项式损失。对liblinear solver无效。
verbose	整型，默认是0；对于liblinear和lbfgs solver，verbose可以设为任意正数。
warm_start	布尔型，默认为False；当设置为True时，重用前一个调用的解决方案以适合初始化。否则，只擦除前一个解决方案。对liblinear解码器无效。
n_jobs	整型，默认是1；如果multi_class='ovr' ，则为在类上并行时使用的CPU核数。无论是否指定了multi_class，当将' solver ' '设置为'liblinear'时，将忽略此参数。如果给定值为-1，则使用所有核。