sklearn.linear_model.LogisticRegression邏輯回歸參數詳解
其實我們很少使用到sklearn里面的邏輯回歸，因為它不能很好地處理樣本均衡，我們一般使用statsmodels.api.Logit 邏輯回歸參數 可選參數： penalty:正則化方式，可選擇‘l1’, ‘l2’, ‘elasticnet’, ‘none’，默認 ...
原文：邏輯回歸 | 使用 sklearn.linear_model.LogisticRegression 預測不同職業的人優惠券使用情況
邏輯回歸： 是一種廣義的線性回歸分析模型 邏輯回歸針對的目標變量是類別型的，參數估值上，采用最大似然法。 分類問題可以轉換成概率的都是邏輯回歸的常見場景，如： 會不會逾期 風控 會不會是流失客戶 會員運營 會不會點擊 CTR預估 推薦系統 搜索 優點：模型簡單 可解釋性強 缺點：不能做特征交叉 代碼演示 需求：探究不同職業的人使用優惠券的可能 數據預處理 注意：剔除異常值 處理缺失值，排除共線性 ...
2020-03-03 20:25 0 657 推薦指數：
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