没有正规化的sklearn LogisticRegression

Question

sklearn中的逻辑回归类带有L1和L2正则化.如何关闭正则化以获得"原始"逻辑拟合,例如在Matlab中的glmfit？我想我可以设置C =大数,但我不认为这是明智的.

有关详细信息,请参阅 http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html#sklearn.linear_model.LogisticRegression

Answer 1

是的,选择尽可能大的数字.在正则化中,成本函数包括正则化表达式,并且要记住,sklearn正则化中的C参数是正则化强度的倒数.

在这种情况下,C是1/lambda,受C> 0的条件限制.

因此,当C接近无穷大时,则lambda接近0.当发生这种情况时,成本函数就成为你的标准误差函数,因为正则化表达式在所有密集的目的下变为0.

Answer 2

继续并根据需要将C设置为大。另外，请确保使用l2，因为l1与该实现可能会非常缓慢。