1.sigmoid函数: 逻辑回归与线性回归的联系函数
将z压缩为g(z),在(0,1)之间,0.5以上归1类,0.5以下归0类
2.逻辑回归特点:对线性关系拟合效果好,计算快,分类结果不是固定的0和1,而是以小数形式呈现的类概率数字。
3.求解损失函数:极大似然估计
4.防止过拟合:L1正则化
L2正则化
C控制正则化程度的超参数,L1正则会将参数压缩为0,L2正则只会让参数尽量小
5.调控损失函数参数:penalty默认L2正则
C默认1,C越小正则化效力越强
6.梯度下降重要参数:max_iter最大迭代次数
7.二元与多元回归重要参数:solver选择方法,默认liblinear坐标下降,二分类
multi_class告知模型处理分类问题的类型,默认ovr二分类,还可填multinomial多分类、auto自动选