其实我们很少使用到sklearn里面的逻辑回归，因为它不能很好地处理样本均衡，我们一般使用statsmodels.api.Logit 逻辑回归参数 可选参数： penalty:正则化方式，可选择‘l1’, ‘l2’, ‘elasticnet’, ‘none’，默认 ...

逻辑回归： 　　是一种广义的线性回归分析模型 　　逻辑回归针对的目标变量是类别型的，参数估值上，采用最大似然法。 　　分类问题可以转换成概率的都是逻辑回归的常见场景，如： 　　　　会不会逾期（风控） 　　　　会不会是流失客户（会员运营） 　　　　会不会点击（CTR预估、推荐系统 ...

目录 sklearn.linear_model.LogisticRegression sklearn.linear_model.LogisticRegressionCV sklearn.linear_model.LogisticRegression ...

1、概念 2、code，参考地址：https://github.com/asker124143222/spark-demo 3、result ...

导入包 import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.Dataset import org.apac ...

LogisticRegression回归算法 LogisticRegression回归模型在Sklearn.linear_model子类下，调用sklearn逻辑回归算法步骤比较简单，即： (1) 导入模型。调用逻辑回归LogisticRegression()函数 ...

class sklearn.linear_model.Lasso(alpha=1.0, fit_intercept=True, normalize=False, precompute=False, copy_X=True, max_iter=1000, tol=0.0001, warm_start ...

class sklearn.linear_model.LassoCV(eps=0.001, n_alphas=100, alphas=None, fit_intercept=True, normalize=False, precompute='auto', max_iter=1000 ...