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基于sklearn的LogisticRegression鸢尾花多类分类实践
‘multinomial’ is unavailable when solver=‘liblinear’. ) 调用ovr OvR分类器(传入LR(liblinear)) LR(multinomial, newton-cg) OvO分类器(传入LR(multinomial, newton-cg)) seed( OvR分类器(传入LR(ovr,liblinear)) 增加 OvR分类器(传入LR(multinomial, newton-cg)) ------------------------------- , test LR(ovr, liblinear) 调用ovr OvR分类器(传入LR(ovr,liblinear)) OvR分类器(传入LR(multinomial, newton-cg)) LR(multinomial , newton-cg) OvO分类器(传入LR(multinomial, newton-cg)) OvO分类器(传入LR(ovr,liblinear)) seed(520), 2 features [
1.8K30发布于 2020-07-13 - 来自专栏杂七杂八
LogisticRegression实验
0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver=’liblinear ’ solver参数决定了我们对逻辑回归损失函数的优化方法，有四种算法可以选择，分别是： liblinear：使用了开源的liblinear库实现，内部使用了坐标轴下降法来迭代优化损失函数。 sag：即随机平均梯度下降，是梯度下降法的变种，和普通梯度下降法的区别是每次迭代仅仅用一部分的样本来计算梯度 总结几种优化算法适用情况 正则参数 算法 介绍 L1 liblinear liblinear L2 liblinear libniear只支持多元逻辑回归的OvR，不支持MvM，但MVM相对精确。 如果选择了ovr，则4种损失函数的优化方法liblinear，newton-cg,lbfgs和sag都可以选择。
94640发布于 2018-04-27 - 来自专栏机器学习算法工程师
Logistic回归实战篇之预测病马死亡率（三）
solver：优化算法选择参数，只有五个可选参数，即newton-cg,lbfgs,liblinear,sag,saga。默认为liblinear。 solver参数决定了我们对逻辑回归损失函数的优化方法，有四种算法可以选择，分别是： liblinear：使用了开源的liblinear库实现，内部使用了坐标轴下降法来迭代优化损失函数。 总结： liblinear适用于小数据集，而sag和saga适用于大数据集因为速度更快。 从上面的描述，大家可能觉得，既然newton-cg, lbfgs和sag这么多限制，如果不是大样本，我们选择liblinear不就行了嘛！错，因为liblinear也有自己的弱点！ 郁闷的是liblinear只支持OvR，不支持MvM，这样如果我们需要相对精确的多元逻辑回归时，就不能选择liblinear了。也意味着如果我们需要相对精确的多元逻辑回归不能使用L1正则化了。
2.1K90发布于 2018-03-06 - 来自专栏JetpropelledSnake
机器学习笔记之sklearn的逻辑回归Logistics Regression实战
这个参数仅在“solver”参数（下面介绍）为“liblinear”“fit_intercept ”参数为True的时候生效。 但是如果penalty是L1正则化的话，就只能选择‘liblinear’了。 默认是"liblinear"。分别介绍下各个优化算法： a) liblinear：使用了开源的liblinear库实现，内部使用了坐标轴下降法来迭代优化损失函数。 ，而liblinear仅处理(OvR)的情况。啥意思，就是用liblinear的时候，如果是多分类问题，得先把一种类别作为一个类别，剩余的所有类别作为另外一个类别。一次类推，遍历所有类别，进行分类。 归纳一下吧，二分类情况下，数据量小，一般默认的'liblinear'的行，数据量大，则使用'sag'。
2.3K20发布于 2021-01-21 - 来自专栏python与大数据分析
机器学习之鸢尾花-逻辑回归
# solver:{‘newton-cg’,’lbfgs’,’liblinear’,’sag’,’saga’} # 默认: ‘liblinear’ 在优化问题中使用的算法。 # 如果选择‘l1’的话就只能用‘liblinear’算法。 # 如果选择‘l2’，solver参数可以选择‘liblinear’、‘newton-cg’、‘sag’和‘lbfgs’这四种算法； # a) liblinear ','l2','l2','l2','l2'] solvers=['liblinear','newton-cg', 'lbfgs','liblinear' , 'sag', 'saga'] l2', 'l2', 'l2', 'l2', 'l2'] solvers = ['liblinear', 'newton-cg', 'lbfgs', 'liblinear', 'sag', 'saga
1.5K41编辑于 2022-03-11 - 来自专栏数据STUDIO
机器学习 | 逻辑回归算法（二）LogisticRegression
注意，若选择"l1"正则化，参数solver仅能够使用求解方式 "liblinear" 和 "saga"，若使用"l2"正则 化，参数solver中所有的求解方式都可以使用。 对于小数据集，"liblinear"是一个不错的选择，而"sag"和"saga"对于大数据集更快。 对于多类问题，只有"newton-cg"、"sag"、"saga"和"lbfgs"处理多项式损失；"liblinear"仅限于"OvR"方案。 'multinomial'：表示处理多分类问题，这种输入在参数 solver='liblinear'时不可用。 "auto"：表示会根据数据的分类情况和其他参数来确定模型要处理的分类问题的类型。 比如说，如果数据是二分类，或者solver的取值为"liblinear"，"auto"会默认选择"ovr"。反之，则会选择"nultinomial"。
1.4K10发布于 2021-06-24 - 来自专栏机器学习算法原理与实践
scikit-learn 逻辑回归类库使用小结
但是如果penalty是L1正则化的话，就只能选择‘liblinear’了。 而‘liblinear’并没有这个依赖。 具体使用了这4个算法有什么不同以及有什么影响我们下一节讲。 3. 优化算法选择参数：solver solver参数决定了我们对逻辑回归损失函数的优化方法，有4种算法可以选择，分别是： a) liblinear：使用了开源的liblinear库实现，内部使用了坐标轴下降法来迭代优化损失函数 从上面的描述，大家可能觉得，既然newton-cg, lbfgs和sag这么多限制，如果不是大样本，我们选择liblinear不就行了嘛！错，因为liblinear也有自己的弱点！ 郁闷的是liblinear只支持OvR，不支持MvM，这样如果我们需要相对精确的多元逻辑回归时，就不能选择liblinear了。
1.3K50发布于 2018-08-14 - 来自专栏张俊红
Sklearn参数详解—LR模型
penalty参数的选择会影响我们损失函数优化算法的选择，即参数solver的选择，如果是l2正则化，可选的优化算法 {‘newton-cg’, ‘lbfgs’, ‘liblinear’, ‘sag’} 但是如果penalty是L1正则化的话，就只能选择‘liblinear’了。 而‘liblinear’并没有这个依赖。这几个优化方法在solver参数环节进行讲述。 solver:用来指明损失函数的优化方法，默认是‘liblinear’方法，sklearn自带了如下几种： 参数值 优化方法 liblinear 使用了坐标轴下降法来迭代优化损失函数 lbfgs 拟牛顿法的一种 而liblinear对L1正则化和L2正则化都适用。同时，因sag每次仅仅使用了部分样本进行梯度迭代，所以当数据量较少时不宜选用，而当数据量很大时，为了速度，sag是第一选择。
7.8K60发布于 2018-06-11 - 来自专栏小脑斧科技博客
sklearn 实现 logistic 算法
使用 ns/(nc * np.bincount(y)) 作为分类权重 None — 默认值，不指定权重 3.3. solver 优化算法，有五个可选的参数：’newton-cg’, ’lbfgs’, ’liblinear ’, ’sag’, ’saga’ liblinear — 开源的liblinear库实现，内部使用了坐标轴下降法来迭代优化损失函数，适用于小数据集 lbfgs — 拟牛顿法，利用损失函数二阶导数矩阵即海森矩阵来迭代优化损失函数 ovr’ — ’OvR’, 将多分类问题看成是二分类问题，每次只将一类样本与其他类样本组成的集合进行训练，进行 nc 次训练以后就可以完成多分类问题的处理了 ‘multinomial’ — ’MvM’，liblinear ，以单循环的方式进行分类，每次处理两个分类，保证样本中所有分类两两组合进行过一次训练，共需 nc*(nc-1)/2 次训练，分类速度慢，但分类结果更准确 ‘auto’ — 如果 resolver 是 liblinear
91020编辑于 2022-06-27 - 来自专栏全栈程序员必看
sklearn输出模型参数_rfm模型算法
penalty参数的选择会影响我们损失函数优化算法的选择，即参数solver的选择，如果是l2正则化，可选的优化算法 {‘newton-cg’, ‘lbfgs’, ‘liblinear’, ‘sag’} 但是如果penalty是L1正则化的话，就只能选择‘liblinear’了。 而‘liblinear’并没有这个依赖。这几个优化方法在solver参数环节进行讲述。 solver:用来指明损失函数的优化方法，默认是‘liblinear’方法，sklearn自带了如下几种： 参数值 优化方法 liblinear 使用了坐标轴下降法来迭代优化损失函数 lbfgs 拟牛顿法的一种 而liblinear对L1正则化和L2正则化都适用。同时，因sag每次仅仅使用了部分样本进行梯度迭代，所以当数据量较少时不宜选用，而当数据量很大时，为了速度，sag是第一选择。
1K10编辑于 2022-11-04 - 来自专栏数据分析1480
【机器学习笔记】：逻辑回归实战练习（二）
优化算法参数选择 solver：优化算法有四种实现方式，分别是：liblinear，lbfgs，newton-cg，sag，下面是四种算法的介绍。 这四种算法各有一些特点，如果是L2正则化，可选的优化算法有newton-cg，lbfgs，liblinear，sag，四个均可以选择。但是如果是L1正则化，就只能选择liblinear。 这是因为L1正则化的损失函数不是连续可导的，而newton-cg，lbfgs，sag这三种优化算法都需要损失函数的一阶或者二阶连续导数，liblinear并没有这个依赖。 简单来说，liblinear对于L1和L2都适用，而其他三种只适用L2。 如果选择了ovr，则4种损失函数的优化方法liblinear，newton-cg, lbfgs和sag都可以选择。
89420发布于 2019-08-05 - 来自专栏iOSDevLog
逻辑回归
scaling) 处理大样本量 试试spark MLlib 试试采样(注意是否需要分层采样) 注意样本的平衡 对样本分布敏感 欠采样,过采样 修改损失函数,给不同权重 3.3 工具包与库 Liblinear image https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear/ Spark Mllib image http://spark.apache.org/docs/latest 逻辑回归 优缺点 优点:可解释性强、输出概率结果、可用于排序、添加特征方便 缺点:模型效果与特征工程程度有关系、数据要做好预处理 样本与数据处理 数据样本采样 特征离散化、独热向量编码 工具包 Liblinear
1.1K30发布于 2018-06-08 - 来自专栏全栈程序员必看
stacking的实现-mxtend库「建议收藏」
='l2', random_state=None, solver='liblinear', tol=0.0001, verbose=0, warm_start=False))])], intercept_scaling=1, max_iter=100, multi_class='ovr', n_jobs=1, penalty='l2', random_state=None, solver='liblinear intercept_scaling=1, max_iter=100, multi_class='ovr', n_jobs=1, penalty='l2', random_state=None, solver='liblinear intercept_scaling=1, max_iter=100, multi_class='ovr', n_jobs=1, penalty='l2', random_state=None, solver='liblinear ='l2', random_state=None, solver='liblinear', tol=0.0001, verbose=0, warm_start=False))])],
1.5K20编辑于 2022-07-25 - 来自专栏MeteoAI
如何保存机器学习模型
fit_intercept=True, n_jobs=3, solver='liblinear intercept_scaling=1, max_iter=20, multi_class='ovr', n_jobs=3, penalty='l2', random_state=None, solver='liblinear MyLogReg(LogisticRegression): # Override the class constructor def __init__(self, C=1.0, solver='liblinear intercept_scaling=1, max_iter=100, multi_class='ovr', n_jobs=1, penalty='l2', random_state=None, solver='liblinear
3.2K11发布于 2019-08-21 - 来自专栏Jack-Cui
Python3《机器学习实战》学习笔记（七）：Logistic回归实战篇之预测病马死亡率
solver：优化算法选择参数，只有五个可选参数，即newton-cg,lbfgs,liblinear,sag,saga。默认为liblinear。 solver参数决定了我们对逻辑回归损失函数的优化方法，有四种算法可以选择，分别是： liblinear：使用了开源的liblinear库实现，内部使用了坐标轴下降法来迭代优化损失函数。 总结： liblinear适用于小数据集，而sag和saga适用于大数据集因为速度更快。 从上面的描述，大家可能觉得，既然newton-cg, lbfgs和sag这么多限制，如果不是大样本，我们选择liblinear不就行了嘛！错，因为liblinear也有自己的弱点！ 郁闷的是liblinear只支持OvR，不支持MvM，这样如果我们需要相对精确的多元逻辑回归时，就不能选择liblinear了。也意味着如果我们需要相对精确的多元逻辑回归不能使用L1正则化了。
1.1K20发布于 2019-05-25 - 来自专栏灵墨AI探索室
从零开始学机器学习——初探分类器
liblinear - newton-cg - lbfgs - sag - sagaliblinear 仅适用于 ovr - newton-cg、lbfgs、sag、saga 可以与 multinomial solver 参数：liblinear：适用于小数据集和二分类问题，支持 ovr。newton-cg：适用于多类别问题，支持 multinomial。 匹配关系liblinear 只与 ovr 兼容。newton-cg、lbfgs、sag、saga 都可以与 multinomial 和 ovr 兼容。 在我们的模型中，我们决定将 multi_class 参数设置为 "ovr"，并选择 solver 设置为 "liblinear" 进行模型训练。 选择 "liblinear" 作为求解器的原因在于它在处理小型数据集时表现出色，特别是在二元分类的场景中，能够提供快速的收敛速度和较高的准确率。分割数据接下来我们将数据清洗下并进行测试、训练集分割。
55620编辑于 2024-10-03 - 来自专栏Python数据科学
【机器学习笔记】：逻辑回归实战练习（二）
优化算法参数选择 solver：优化算法有四种实现方式，分别是：liblinear，lbfgs，newton-cg，sag，下面是四种算法的介绍。 ? 这四种算法各有一些特点，如果是L2正则化，可选的优化算法有newton-cg，lbfgs，liblinear，sag，四个均可以选择。但是如果是L1正则化，就只能选择liblinear。 这是因为L1正则化的损失函数不是连续可导的，而newton-cg，lbfgs，sag这三种优化算法都需要损失函数的一阶或者二阶连续导数，liblinear并没有这个依赖。 简单来说，liblinear对于L1和L2都适用，而其他三种只适用L2。 如果选择了ovr，则4种损失函数的优化方法liblinear，newton-cg, lbfgs和sag都可以选择。
1.1K20发布于 2018-12-19 - 来自专栏生信菜鸟团
sklearn 模型的保存与加载
fit_intercept=True, n_jobs=3, solver='liblinear intercept_scaling=1, max_iter=20, multi_class='ovr', n_jobs=3, penalty='l2', random_state=None, solver='liblinear MyLogReg(LogisticRegression): # Override the class constructor def __init__(self, C=1.0, solver='liblinear intercept_scaling=1, max_iter=100, multi_class='ovr', n_jobs=1, penalty='l2', random_state=None, solver='liblinear
10K43发布于 2020-09-04 - 来自专栏二猫の家
【机器学习】 逻辑回归算法：原理、精确率、召回率、实例应用(癌症病例预测)
intercept_scaling：仅在正则化项为”liblinear”，且fit_intercept设置为True时有用。float类型，默认为1。 random_state：随机数种子，int类型，可选参数，默认为无，仅在正则化优化算法为sag,liblinear时有用。 solver：优化算法选择参数，只有五个可选参数，即newton-cg, lbfgs, liblinear, sag, saga。默认为liblinear。 solver参数决定了我们对逻辑回归损失函数的优化方法，有四种算法可以选择，分别是： liblinear：使用了开源的liblinear库实现，内部使用了坐标轴下降法来迭代优化损失函数。
1.3K40编辑于 2023-11-18 - 来自专栏阿黎逸阳的代码
逻辑回归项目实战-附Python实现代码
1.liblinear：使用开源的liblinear库实现，内部使用坐标轴下降法来迭代优化损失函数，适用于小数据集。 注1：对于常见的多元逻辑回归(OvR)和(MvM)，一般(MvM)比(OvR)分类相对准确一些，但是liblinear只支持(OvR)不支持(MvM)。 这意味着我们需要相对精确的多元逻辑回归时，不能选择liblinear，从而也不可以使用优化算法只能选择liblinear的L1正则。 如果是L1正则化，只能选择'liblinear'。 如果是L2正则化，4种算法{'newton-cg','lbfgs', 'liblinear', 'sag'}都可以选择。
4.6K41发布于 2020-09-08
腾讯云开发者
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