我在使用逻辑回归算法转换数据时收到警告答案

【问题标题】：I'm getting warning while traning the data using logistic regression algorithm我在使用逻辑回归算法转换数据时收到警告
【发布时间】：2020-09-25 06:32:44
【问题描述】：

我正在训练一个数字数据集，以使用逻辑回归多类分类对数字进行分类。通过使用此代码

from sklearn.datasets import load_digits
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
digits = load_digits()

plt.gray() 
for i in range(5):
    plt.matshow(digits.images[i])

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data,digits.target, test_size=0.2)

model.fit(X_train, y_train)

当我执行单元格时，我正在 jupyter notebook 中执行此操作

   model.fit(X_train, y_train)

我收到类似警告

C:\Users\Shubham Teke\anaconda3\envs\allenv\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_logistic.py:764: ConvergenceWarning: lbfgs failed to converge (status=1):
STOP: TOTAL NO. of ITERATIONS REACHED LIMIT.

Increase the number of iterations (max_iter) or scale the data as shown in:
    https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html
Please also refer to the documentation for alternative solver options:
    https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression
  extra_warning_msg=_LOGISTIC_SOLVER_CONVERGENCE_MSG)
LogisticRegression()

那么这个警告是什么以及如何解决这个问题？

【问题讨论】：

标签： python data-science logistic-regression

【解决方案1】：

这是因为模型训练被max_iter停止了。也就是模型的参数没有收敛，而是迭代变成了max_iter。

解决方案很简单。增加你的max_iter。

例如，

model = LogisticRegression(max_iter = 100000)

【讨论】：

【解决方案2】：

这是警告，而不是错误。您需要增加最大迭代次数。

默认值为 100。试试这个

LogisticRegression(max_iter=1000)

或增加1000以上

【讨论】：