傳送門：機器學習實戰之logistic回歸
正則化這裡補充下正則化的知識。當乙個模型太複雜時，就容易過擬合，解決的辦法是減少輸入特徵的個數，或者獲取更多的訓練樣本。正則化也是用來解決模型過擬合的一種方法。常用的有l1和l2範數做為正則化項。
資料匯入
本次實戰依舊是使用sklearn中的資料集，如圖所示。
切分資料集
x = cancer.data
y = cancer.target
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=33)
邏輯回歸演算法使用sklearn.linear_model 模組中的logisticregression方法。常用的引數如下：
from sklearn.linear_model import logisticregression
model = logisticregression()
model.fit(x_train, y_train)
model.score(x_test, y_test)
# result
# 0.94736842105263153
model2 = logisticregression(penalty='l1')
model2.fit(x_train, y_train)
model2.score(x_test, y_test)
# result
# 0.95614035087719296
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scikit learn 以下簡稱為sklearn 是用python開發的機器學習庫，其中包含大量機器學習演算法 資料集，是資料探勘方便的工具。本教程參考 python機器學習及實戰 scikit learn機器學習 和sklearn的官方文件，詳細講解如何使用sklearn實現機器學習演算法。首先...