[英]alpha in sklearn LogisticRegression python
sklearn LogisticRegression中帶有l1罰分的默認alpha是多少？
lmMod = LogisticRegression(penalty='l1')
根據文檔 ，
用於正則化的參數是調用輸入中的參數C 我代表正則化強度的倒數。 預設值等於1。
C：浮點型，默認值：1.0正則強度的倒數； 必須為正浮點數。 像在支持向量機中一樣，較小的值指定更強的正則化。
LogisticRegression：未知標簽類型：在 python 中使用 sklearn 的“連續”
[英]LogisticRegression: Unknown label type: 'continuous' using sklearn in python
sklearn有錯誤（LogisticRegression模型選擇）
[英]There is an error with sklearn (LogisticRegression model selection)
sklearn LogisticRegression.predict中丟失的概率
[英]probability missing in sklearn LogisticRegression.predict
sklearn LogisticRegression的densify()和sparsify()方法的output是什么
[英]What is the output of densify() and sparsify() methods of sklearn LogisticRegression
從 sklearn 導入 LogisticRegression 時出現導入錯誤
[英]Import error while importing LogisticRegression from sklearn
sklearn LogisticRegression - 繪圖顯示系數太小
[英]sklearn LogisticRegression - plot displays too small coefficient
sklearn LogisticRegression 並更改分類的默認閾值
[英]sklearn LogisticRegression and changing the default threshold for classification
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