1个回答
在sklearn.linear_model.LogisticRegressionCV中，C是正则惩罚项的系数倒数，C越小，惩罚越重。
对于L1惩罚(LASSO)，式子如下
对于L2惩罚(Ridge)，式子如下
LogisticRegressionCV中的C是根据你输入的Cs产生的。
如果Cs=10，那么先产生[-4. , -3.11, -2.22, -1.33, -0.44, 0.44, 1.33, 2.22, 3.11, 4.]，然后根据这10个等距点，产生相应的10个C，[10^(-4), 10^(-3.11), ..., 10^4]。LogisticRegressionCV会自动进行交叉验证，从上面10个C里面挑出最佳的C。
【注】感谢@熊猫儿 的提醒，之前的答案不准确，现在已经更正。（2019-01-18）
SofaSofa数据科学社区DS面试题库 DS面经
数据痴汉
2017-03-26 01:02
cs=10，间隔应该是8/9，不是8/10
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熊猫儿
2019-01-17 09:42
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