如何在Scikit-Learn中显示所有逻辑回归超参数

在Scikit-Learn中，可以使用LogisticRegression类来实现逻辑回归模型。逻辑回归模型的超参数包括：

1. penalty：正则化项的类型，默认为'l2'。可以选择'l1'或'elasticnet'。
2. C：正则化强度的倒数，默认为1.0。较小的值表示更强的正则化。
3. fit_intercept：是否拟合截距，默认为True。
4. solver：优化算法的选择，默认为'lbfgs'。可以选择'newton-cg'、'sag'、'saga'或'liblinear'。
5. max_iter：最大迭代次数，默认为100。
6. multi_class：多类别分类的策略，默认为'auto'。可以选择'ovr'或'multinomial'。
7. verbose：详细输出信息的级别，默认为0。
8. n_jobs：并行计算的数量，默认为None。

要显示所有逻辑回归超参数，可以使用get_params()方法。以下是一个示例代码：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建逻辑回归模型对象
lr = LogisticRegression()

# 获取逻辑回归模型的超参数
params = lr.get_params()

# 打印超参数
for param, value in params.items():
    print(f"{param}: {value}")

这将打印出逻辑回归模型的所有超参数及其默认值。根据具体需求，可以根据超参数的不同取值进行调整，以优化模型的性能。

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