如何在逻辑回归中找到 C 的最佳值？
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【中文标题】如何在逻辑回归中找到 C 的最佳值？【英文标题】：How to find the best value of C in logistic regression? 【发布时间】：2021-11-28 07:32:01 【问题描述】：我在 scikit-learn 中使用以下逻辑回归。
log_reg_model = LogisticRegression(max_iter=50000,C=lambda_c,penalty='l1',multi_class='ovr',class_weight='balanced',solver='liblinear')
现在我手动输入不同的 C 值（正则化强度的倒数）并检查准确度得分。有没有更好的方法让它自动找到最好的 C（正则化）？
【问题讨论】：
【参考方案1】：您可以使用GridsearchCV 执行此操作以找到C 的最佳值。
如下：
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
parameters = 'C':[1, 10, 20, 50]
log_reg_model = LogisticRegression(max_iter=50000,penalty='l1',multi_class='ovr',class_weight='balanced',solver='liblinear')
cv = GridSearchCV(log_reg_model, parameters)
cv.fit(X_train, y_train)
cv.best_params_
【讨论】：
以上是关于如何在逻辑回归中找到 C 的最佳值？的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章