scikit-learn之分类算法

1、逻辑回归

class sklearn.linear_model.LogisticRegression

penalty=’l2’：‘l1’ or ‘l2’，正则项，‘newton-cg’, ‘sag’ and ‘lbfgs’ 只支持 ‘l2’；

dual=False： bool，默认值就可以；

tol=0.0001：停止准则容忍度；

C=1.0： positive float，正则化强度，值越小，正则化强度越大；

fit_intercept=True： bool，是否要在决策函数（Xw+c）上加一个常数值；

intercept_scaling=1： float，只有当 solver 是 ‘liblinear’，fit_intercept 为 True 时起作用，此时特征向量 X 就变为了 [X,intercept_scaling]，相当于多了一个合成的特征值，intercept 则变为了 intercept_scaling * synthetic_feature_weight，synthetic feature weight 也会被正则化；

class_weight=None： dict or ‘balanced’，dict：{class_label: weight}，‘balanced’：n_samples / (n_classes * np.bincount(y))；

random_state=None： 一般使用默认值；

solver=’liblinear’：{‘newton-cg’, ‘lbfgs’, ‘liblinear’, ‘sag’, ‘saga’}，（1）如果数据集比较小，那么利用 ‘liblinear’ 就可以啦；（2）”sag 和 ‘saga’ 在处理大数据集时速度更快；（3）如果不是二分类，而是多种 y 类型的区分，那么 ‘liblinear’ 就不适合了，只能用剩下的四种了；（4）’newton-cg’,’lbfgs’,’sag’这三种 solver 只可以处理代价函数是 L2 的情形；（5）在使用 ‘sag’ 和 ‘saga’ 方法时，最好将各个特征的取值利用 sklearn.preprocessing 先处理为数量级是一个范围的，比如都为 0-1 之间的，这样才能有效的保证算法在使用时具有较快的收敛速度；建议都使用 ‘saga’ 即可；

max_iter=100：最大迭代次数，此值仅仅当 solver 是 “newton-cg,sag,lbfgs” 时起作用；

multi_class=’ovr’：{‘ovr’, ‘multinomial’}，‘ovr’ 代表二分类，‘multinomial’ 代表多分类，solver 不能是 ‘liblinear’；

verbose=0：冗余值，非负整数，仅仅在solver为 linlinear 或者 lbfgs 时，设置该取值；

warm_start=False： bool，是否利用上次调用结果进行初始化，对 liblinear solver 不起作用；

n_jobs=1： int，多线程；
                   -1：使用所有的cpu；
                    1：不使用多线程；
                  -2：如果 n_jobs<0，(n_cpus + 1 + n_jobs)个cpu被使用，所以 n_jobs=-2 时，所有的cpu中只有一块不被使用；