sklearn LogisticRegression без регуляризации

Класс логистической регрессии в sklearn поставляется с регуляцией L1 и L2. Как отключить регуляризацию, чтобы получить «сырую» логистическую форму, например, в glmfit в Matlab? Я думаю, что я могу установить C = большое число, но я не думаю, что это мудро.

подробнее см. документацию http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html#sklearn.linear_model.LogisticRegression

2 Solutions collect form web for “sklearn LogisticRegression без регуляризации”

Идите вперед и установите C как можно больше. Кроме того, не забудьте использовать l2, поскольку l1 с этой реализацией может быть болезненно медленным.

Да, выберите максимально возможное число. В регуляризации функция стоимости включает выражение регуляризации, и имейте в виду, что параметр C в регуляризации sklearn является обратной величине силы регуляризации.

C в этом случае 1 / lambda, при условии, что C> 0.

Поэтому, когда C приближается к бесконечности, тогда лямбда приближается к 0. Когда это произойдет, функция стоимости становится вашей стандартной функцией ошибки, так как выражение регуляризации становится для всех интенсивных целей 0.

Python - лучший язык программирования в мире.