正則化なしのsklearnLogisticRegression
Sklearnのロジスティック回帰クラスには、L1およびL2正則化が付属しています。 Matlabのglmfitなどの「生の」ロジスティックフィットを取得するために正則化をオフにするにはどうすればよいですか？ C =大きい数に設定できると思いますが、賢明ではないと思います。
詳細については、ドキュメントを参照してください http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html#sklearn.linear_model.LogisticRegression
はい、できるだけ多くの数を選択してください。正則化では、コスト関数に正則化式が含まれます。sklearn正則化のCパラメーターは、正則化強度の逆数であることに注意してください。
この場合のCは1 /ラムダであり、C> 0の条件に従います。
したがって、Cが無限大に近づくと、ラムダは0に近づきます。これが発生すると、正則化式はすべての目的と目的で0になるため、コスト関数が標準誤差関数になります。
先に進み、Cを好きなだけ大きく設定します。また、その実装ではl1が非常に遅くなる可能性があるため、必ずl2を使用してください。