sklearn输出模型参数_rfm模型算法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

总第105篇

最近会开始一个新的系列，sklearn库中各模型的参数解释，本篇主要讲述最基础的LR模型。

模型参数详解

逻辑回归：

sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', dual=False,
         ‍tol=0.0001, 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:正则化选择参数，参数可选值为l1和l2，分别对应l1正则化和l2正则化，默认是l2正则化。

调整该参数的目的主要是为了防止过拟合，一般penalty选择l2正则化就够啦，但是如果选择l2正则化发现依然过拟合，即预测效果还是很差的时候，就可以考虑l1正则化。如果模型的特征非常多，我们希望做一些特征选择（即把一些不重要的特征过滤掉），这个时候也可以考虑用l1正则化。

penalty参数的选择会影响我们损失函数优化算法的选择，即参数solver的选择，如果是l2正则化，可选的优化算法 {‘newton-cg’, ‘lbfgs’, ‘liblinear’, ‘sag’}都可以选择。但是如果penalty是L1正则化的话，就只能选择‘liblinear’了。这是因为L1正则化的损失函数不是连续可导的，而{‘newton-cg’, ‘lbfgs’,‘sag’}这三种优化算法时都需要损失函数的一阶或者二阶连续导数。而‘liblinear’并没有这个依赖。这几个优化方法在solver参数环节进行讲述。

dual:用来指明是否将原问题改成他的对偶问题，对偶问题可以理解成相反问题，比如原问题是求解最大值的线性规划，那么他的对偶问题就是转化为求解最小值的线性规划，适用于样本较小的数据集，因样本小时，计算复杂度较低。

tol:残差收敛条件，默认是0.0001，也就是只需要收敛的时候两步只差＜0.0001就停止，可以设置更大或更小。(逻辑回归模型的损失函数是残差平方和)

C:正则化系数，正则化强度的导数，必须是一个正数，值越小，正则化强度越大，即防止过拟合的程度更大。

fit_intercept:是否将截距/方差加入到决策模型中，默认为True。

class_weight:class_weight是很重要的一个参数，是用来调节正负样本比例的，默认是值为None，也就是正负样本的权重是一样的，你可以以dict的形式给模型传入任意你认为合适的权重比，也可以直接指定一个值“balanced”，模型会根据正负样本的绝对数量比来设定模型最后结果的权重比。

比如，有一数据集的正负样本绝对数量比为4:6,如果你给参数class_weight赋予balanced值，那么最后模型结果中，正负样本的权重比就会变成6:4。

random_state:随机种子的设置，默认是None,如果设置了随机种子，那么每次使用的训练集和测试集都是一样的，这样不管你运行多少次，最后的准确率都是一样的；如果没有设置，那么每次都是不同的训练集和测试集，最后得出的准确率也是不一样的。

solver:用来指明损失函数的优化方法，默认是‘liblinear’方法，sklearn自带了如下几种：

newton-cg, lbfgs和sag这三种优化算法时都需要损失函数的一阶或者二阶连续导数，因此不能用于没有连续导数的L1正则化，只能用于L2正则化。而liblinear对L1正则化和L2正则化都适用。同时，因sag每次仅仅使用了部分样本进行梯度迭代，所以当数据量较少时不宜选用，而当数据量很大时，为了速度，sag是第一选择。

max_iter:算法收敛的最大迭代次数，即求取损失函数最小值的迭代次数，默认是100， multi_class:分类方法参数选择，‘ovr’和‘multinomial’两个值可以选择，默认值为‘ovr’，如果分类问题是二分类问题，那么这两个参数的效果是一样的，主要体现在多分类问题上。

对于多分类问题，”ovr”分类方法是：针对每一类别进行判断时，都会把这个分类问题简化为是/非两类问题；而‘multinomial’是从众多类别中选出两个类别，对这两个类别进行判断，待判断完成后，再从剩下的类别中再选出两类进行判断，直至最后判断完成。

verbose:英文意思是”冗余“，就是会输出一些模型运算过程中的东西（任务进程），默认是False，也就是不需要输出一些不重要的计算过程。

warm_start:是否使用上次的模型结果作为初始化，默认是False，表示不使用。

n_jobs:并行运算数量(核的数量)，默认为1，如果设置为-1，则表示将电脑的cpu全部用上。

模型对象

coef_:返回各特征的系数,绝对值大小可以理解成特征重要性 intercept_:返回模型的截距 n_iter_:模型迭代次数

模型方法

decision_function(X):返回决策函数值（比如svm中的决策距离） predict_proba(X):返回每个类别的概率值（有几类就返回几列值） predict_log_proba(X):返回概率值的log值（即将概率取对数） predict(X)：返回预测结果值（0/1） score(X, y=None):返回函数 get_params(deep=True):返回估计器的参数 set_params(**params):为估计器设置参数

你还可以看：

逻辑斯蒂回归模型

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