7 邏輯回歸實踐

1.邏輯回歸是怎麼防止過擬合的？為什麼正則化可以防止過擬合？（大家用自己的話介紹下）

邏輯回歸通過正則化來防止過擬合；正則化可以防止過擬合是因為過擬合的時候，擬合函式的係數往往非常大，而正則化是

通過約束引數的範數使其不要太大，所以可以在一定程度上減少過擬合情況，以l2正則化為例，正則項會使權重趨於0，就

意味著大量權重就和0沒什麼差別了，此時網路就變得很簡單，擬合能力變弱，從高方差往高偏差的方向移動。

2.用logiftic回歸來進行實踐操作，資料不限。

# （1

）載入load_breast_cancer資料集，並劃分訓練集與測試集。
from
sklearn.datasets import load_breast_cancer
from
sklearn.model_selection import train_test_split
cancer =load_breast_cancer()
x =cancer.data
y =cancer.target
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=5
)# （
2）訓練模型，並計算訓練資料集的評分資料和測試資料集的評分資料，以及檢視測試樣本中**正確的個數。
from
sklearn.linear_model import logisticregression
from
sklearn.metrics import classification_report
model =logisticregression()
model.fit(x_train, y_train)
y_pre =model.predict(x_test)
print(
'訓練資料集的評分：
', model.score(x_train, y_train))
print(
'測試資料集的評分：
', model.score(x_test, y_test))
print(
'**個數：
', x_test.shape[0
])print(
'**正確個數：
', x_test.shape[0] *model.score(x_test, y_test))
print(
"召回率
7 邏輯回歸實踐
1.邏輯回歸是怎麼防止過擬合的？為什麼正則化可以防止過擬合？1 首先什麼是過擬合？過擬合是指訓練模型時過於嚴格，學習能力太強，導致訓練出的模型過於複雜，學習到了很多無關緊要的特徵，過度擬合的問題通常發生在變數 特徵 過多的時候。這種情況下訓練出的方程總是能很好的擬合訓練資料，此時的代價函式可能非常接...
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1.邏輯回歸是怎麼防止過擬合的？為什麼正則化可以防止過擬合？大家用自己的話介紹下 是通過正則化來防止的。過擬合的時候，擬合函式的係數往往非常大，而正則化是通過約束引數的範數使其不要太大，所以可以在一定程度上減少過擬合情況。如下圖所示，過擬合，就是擬合函式需要顧忌每乙個點，最終形成的擬合函式波動很大。...
7 邏輯回歸實踐
1.邏輯回歸是怎麼防止過擬合的？為什麼正則化可以防止過擬合？大家用自己的話介紹下 1 通過正則化來防止過擬合 2 如圖，過擬合後，得到的方程很擬合訓練的資料，但是用測試集去測試時，則可能認為其不是那一類的，以至於無法 新樣本的標籤。保留所有的特徵變數，但是減少特徵變數的數量級。假設我們使 6，7.n...