学习目标
- 知道逻辑回归api的用法
- sklearn.linear_model.LogisticRegression(solver='liblinear', penalty=‘l2’, C = 1.0)
参数:
默认: 'liblinear'；用于优化问题的算法。
对于小数据集来说，“liblinear”是个不错的选择，而“sag”和'saga'对于大型数据集会更快。
对于多类问题，只有'newton-cg'， 'sag'， 'saga'和'lbfgs'可以处理多项损失;“liblinear”仅限于“one-versus-rest”分类。
l2（ L2正则化）
l1（L1正则化）
LogisticRegression方法相当于 SGDClassifier(loss="log", penalty=" "),SGDClassifier实现了一个普通的随机梯度下降学习。而使用LogisticRegression(实现了SAG)