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sklearn.linear_model.LogisticRegression中的“L1_ratio”和“C”

在sklearn.linear_model.LogisticRegression中，"L1_ratio"和"C"是两个重要的参数。

"L1_ratio"是正则化项中L1和L2的混合比例。正则化是一种用于控制模型复杂度和防止过拟合的技术。L1正则化倾向于产生稀疏解，即将一些特征的权重设为0，从而实现特征选择。L2正则化则更倾向于减小特征权重的绝对值，但不会将其设为0。"L1_ratio"参数的取值范围在0到1之间，默认为1，表示完全使用L1正则化。当"L1_ratio"为0时，只使用L2正则化。
"C"是正则化强度的倒数，用于控制模型的正则化程度。较小的"C"值表示更强的正则化，有助于防止过拟合。较大的"C"值表示较弱的正则化，模型更容易拟合训练数据。通常，我们可以通过交叉验证来选择合适的"C"值。

这两个参数在Logistic回归模型中起到了重要的作用，可以通过调整它们来优化模型的性能和泛化能力。

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