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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''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''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''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:

代码语言:txt
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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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