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2024年2月19日发(作者：mvn repo)
sklearn logisticregression参数
介绍
在机器学习领域，逻辑回归是一种常用的分类算法。它可以用于二分类问题，也可以通过修改参数进行多类别分类。在scikit-learn库中，逻辑回归模型由LogisticRegression类实现。这个类提供了许多参数，可以用来调整模型的行为和性能。本文将深入探讨sklearn中逻辑回归模型的参数，并解释它们的作用和使用方法。
逻辑回归的基本原理
逻辑回归是一种广义线性模型，用于建立分类模型。它基于线性回归模型，通过将线性输出转换为概率来解决分类问题。逻辑回归模型的输出是一个介于0和1之间的概率值，表示样本属于某个类别的概率。
逻辑回归模型的基本原理可以用以下公式表示：
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