如何在逻辑回归中找到 C 的最佳值？

【问题标题】：How to find the best value of C in logistic regression?如何在逻辑回归中找到 C 的最佳值？
【发布时间】：2021-11-28 07:32:01
【问题描述】：

我在 scikit-learn 中使用以下逻辑回归。

log_reg_model = LogisticRegression(max_iter=50000,C=lambda_c,penalty='l1',multi_class='ovr',class_weight='balanced',solver='liblinear')

现在我手动输入不同的 C 值（正则化强度的倒数）并检查准确度得分。有没有更好的方法让它自动找到最好的 C（正则化）？

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn

【解决方案1】：

您可以使用GridsearchCV 执行此操作以找到C 的最佳值。

如下：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

parameters = {'C':[1, 10, 20, 50]}
log_reg_model = LogisticRegression(max_iter=50000,penalty='l1',multi_class='ovr',class_weight='balanced',solver='liblinear')
cv = GridSearchCV(log_reg_model, parameters)
cv.fit(X_train, y_train)
cv.best_params_

【讨论】：