sklearn.linear_model.LogisticRegression逻辑回归参数详解
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 ...
原文：逻辑回归 | 使用 sklearn.linear_model.LogisticRegression 预测不同职业的人优惠券使用情况
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 搜索 优点：模型简单 可解释性强 缺点：不能做特征交叉 代码演示 需求：探究不同职业的人使用优惠券的可能 数据预处理 注意：剔除异常值 处理缺失值，排除共线性 ...
2020-03-03 20:25 0 657 推荐指数：
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