机器学习sklearn(58):算法实例(十五)分类(八)逻辑回归(三)linear_model.LogisticRegression(二) 重要参数

2021/6/27 17:20:27

本文主要是介绍机器学习sklearn(58):算法实例(十五)分类(八)逻辑回归(三)linear_model.LogisticRegression(二) 重要参数,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

3 梯度下降:重要参数max_iter

3.1 梯度下降求解逻辑回归

 

 

3.2 梯度下降的概念与解惑 

 

 

 

3.3 步长的概念与解惑 

 

 

 

 

 

 

 

 

l2 = []
l2test = []
Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=420)
for i in np.arange(1,201,10):
    lrl2 = LR(penalty="l2",solver="liblinear",C=0.9,max_iter=i)
    lrl2 = lrl2.fit(Xtrain,Ytrain)
    l2.append(accuracy_score(lrl2.predict(Xtrain),Ytrain))
    l2test.append(accuracy_score(lrl2.predict(Xtest),Ytest))
    
graph = [l2,l2test]
color = ["black","gray"]
label = ["L2","L2test"]
    
plt.figure(figsize=(20,5))
for i in range(len(graph)):
    plt.plot(np.arange(1,201,10),graph[i],color[i],label=label[i])
plt.legend(loc=4)
plt.xticks(np.arange(1,201,10))
plt.show()
#我们可以使用属性.n_iter_来调用本次求解中真正实现的迭代次数
lr = LR(penalty="l2",solver="liblinear",C=0.9,max_iter=300).fit(Xtrain,Ytrain)
lr.n_iter_

4 二元回归与多元回归:重要参数solver & multi_class 

 

 

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
for multi_class in ('multinomial', 'ovr'):
    clf = LogisticRegression(solver='sag', max_iter=100, random_state=42,
                             multi_class=multi_class).fit(iris.data, iris.target) #打印两种multi_class模式下的训练分数
#%的用法,用%来代替打印的字符串中,想由变量替换的部分。%.3f表示,保留三位小数的浮点数。%s表示,字符串。
#字符串后的%后使用元祖来容纳变量,字符串中有几个%,元祖中就需要有几个变量
    print("training score : %.3f (%s)" % (clf.score(iris.data, iris.target), 
multi_class))

5 样本不平衡与参数class_weight 

 

 

 

 

 

 



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