1.sigmoid 기능 : 
회귀와 접촉 선형 회귀 함수
제 (0,1) 사이의 압축 G의 Z (z), 대조 0.5 이상 0.5 이하 정규화 클래스 0
2. 회귀 특징 : 선형 효과 적합한 빠른 계산이, 분류 결과는 0과 1에 고정되지 않고, 클래스 번호 확률 진수 형태로 표시.
3. 해결 손실 함수 : 최대 우도 추정 
4. overfitting 방지 : L1의 정규화 
L2의 정규화 
정규화 파라미터도 C 이상의 제어는, L1 변수 n을 0으로 압축되며, L2 매개 변수는 단지 N만큼 작을 것
5. 규제 손실 함수를 매개 변수 : 벌금 일반 기본 L2를
기본 C 1, C는 작은 강한 효과 정규화입니다
6. 그라데이션 하강 중요한 매개 변수 : 반복의 최대 수 max_iter
7. 이중성과 다중 회귀 중요한 매개 변수 : 솔버 선택 방법은, 기본이 하강 좌표 liblinear, 이분법
multi_class 처리 분류 모델, 바이너리 OVR 기본, 다항도 채울 여러 분류, 자동 자동 선택의 종류를 알려