如何查看LogisticRegression()找到的成本最低的参数？

要查看LogisticRegression()找到的成本最低的参数，可以通过以下步骤进行：

1. 导入所需的库和数据集：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris

1. 加载数据集：

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

1. 创建LogisticRegression模型并训练：

model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

1. 查看成本最低的参数：

best_params = model.coef_
print(best_params)

在上述代码中，model.coef_返回的是模型找到的成本最低的参数。这些参数表示了Logistic回归模型中每个特征的权重。

Logistic回归是一种用于解决二分类问题的机器学习算法。它通过拟合一个S形曲线来预测样本属于某个类别的概率。成本最低的参数表示了模型在训练过程中找到的最佳权重值，以最小化损失函数。

Logistic回归在实际应用中具有广泛的应用场景，包括但不限于以下几个方面：

• 金融领域：用于信用评分、风险预测等。
• 医学领域：用于疾病诊断、药物反应预测等。
• 市场营销：用于客户分类、广告点击率预测等。

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