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詹惠兒

2021-03-04 閱讀量: 467

邏輯回歸過擬合是在包里怎么處理的

問：

邏輯回歸過擬合是在包里怎么處理的

答：

sklearn中在邏輯回歸模型處理過擬合現(xiàn)象主要是通過設(shè)置penalty參數(shù)，penalty的說明如下：

penalty='l2': 字符串‘l1’或‘l2’,默認(rèn)‘l2’。

用來指定懲罰的基準(zhǔn)（正則化參數(shù)）。只有‘l2’支持‘newton-cg’、‘sag’和‘lbfgs’這三種算法。
如果選擇‘l2’，solver參數(shù)可以選擇‘liblinear’、‘newton-cg’、‘sag’和‘lbfgs’這四種算法；如果選擇‘l1’的話就只能用‘liblinear’算法。

如果選擇L2正則化發(fā)現(xiàn)還是過擬合，即預(yù)測效果差的時候，就可以考慮L1正則化；如果模型的特征非常多，希望一些不重要的特征系數(shù)歸零，從而讓模型系數(shù)稀疏化的話，也可以使用L1正則化，也就是對特征做了篩選。