python逻辑回归怎么求正系数

Posted 2023-04-23

Python 逻辑回归求正系数的方法可以分为两种：

1. 使用线性模型的求解方法：可以使用sklearn中的LogisticRegression类来求解正系数，调用其中的fit()方法就可以求解出正系数。

2. 使用梯度下降法：可以自己实现梯度下降法，通过不断迭代更新正系数，最终获得最优的正系数。 参考技术A Python 逻辑回归求正系数的方法大体有：梯度下降、最小二乘法、牛顿法和共轭梯度法。比如梯度下降是通过优化损失函数来找到最优参数权重的迭代优化算法，从而求得正系数。

sklearn Python 和逻辑回归

【中文标题】sklearn Python 和逻辑回归

【英文标题】：sklearn Python and Logistic regression

【发布时间】：2016-03-06 03:07:52

【问题描述】：

晚安，社区！

我有一个简单的问题，答案可能不那么简单：

如何使用 Python 的 SciKit Learn 显示逻辑回归模型的自变量系数？

【参考方案1】：

如果model 是您的sklearn.linear_model.LogisticRegression，则可以在model.coef_ 中访问系数

【参考方案2】：

只有在您希望能够构建完整的线性回归方程时才完成上述答案。您不仅需要自变量的系数，还需要截距。您可以通过以下方式访问这些值：

系数：model.coef_ 拦截：model.intercept_

【讨论】：

非常感谢！在我的特殊情况下，我只需要.coef_。