Newton-CG

LogisticRegression - 参数说明

newton-cg、sag和lbfgs求解算法只支持L2规范。
魏鹏飞·2023-12-24 11:34

【逻辑回归LogisticRegression_参数含义】

(L1与L2的结合)；*如果发现l2正则后依然过拟合或者模型特征较多，可以尝试一下l1；*penalty的值会影响损失函数优化算法solver参数的选择l2：'liblinear','lbfgs','newton-cg
数据分析修炼手册·2022-11-23 06:28

逻辑回归：逻辑回归中的参数

newton-cg、sag和lbfgs求解算法只支持L2规范。
Captain_Data·2022-07-28 07:36

逻辑斯特回归总结--线性模型与非线性模型对比

LR参数多分类情况下使用一对多策略，损失函数为交叉熵损失，求解方法为LBFGS,SAG和NEWTON-CG。
杨树1026·2020-08-19 00:07

LogisticRegression函数的各个参数意义

‘newton-cg’，‘sag’和’lbfgs’仅支持‘l2’惩罚项。惩罚项是用来添加参数避免过拟合，可以理解为对当前训练样本的惩罚，用以提高函数的泛化能力。
西门天偌·2020-08-17 01:23

scikit-learn之分类算法

1、逻辑回归classsklearn.linear_model.LogisticRegressionpenalty=’l2’：‘l1’or‘l2’，正则项，‘newton-cg’,‘sag’and‘lbfgs
涛涛不绝蕾蕾于冬·2020-08-16 10:35

解最优化问题

解最优化问题本文版权属于重庆大学计算机学院刘骥，禁止转载解最优化问题最优化问题的分类直接开始求解downhillsimplexConjugateGradient你居然不会求偏导数Newton-CG总结数学原理数学白痴的福利最优化问题的分类按照目标函数的可导性
liujiboy·2020-08-07 15:40

逻辑回归的参数详解及属性

针对优化算法的解释如下：“lbfgs”,“sag”和“newton-cg”solvers（求解器）只支持L2惩罚项，对某些高维数据收敛更快。
小小哆啦的口袋·2020-07-02 13:45

LogisticRegression函数

newton-cg、sag和lbfgs求解算法只支持L2规范。L1G规范假设的是模型的参数满足拉普拉
SilenceHell·2018-11-14 20:22

逻辑回归--sklearn基本使用

逻辑回归–sklearn基本使用penalty:str,‘l1’or‘l2’,default:‘l2’惩罚项l1或者l2l1可以使weight稀疏，l2可以使weight均衡，当solvers为newton-cg
daxiaofan·2017-04-13 09:48
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