Python 实现逻辑回归正则化处理

本文将介绍如何使用 Python 的 scikit-learn 库进行逻辑回归正则化处理，并提供代码示例。

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 生成样本数据
np.random.seed(0)
X = np.random.randn(100, 5)
y = np.random.randint(0, 2, size=100)

# 定义正则化系数
C = 0.1

# 定义逻辑回归模型
lr = LogisticRegression(penalty='l2', C=C, solver='lbfgs')

# 训练模型
lr.fit(X, y)

# 预测结果
y_pred = lr.predict(X)

# 输出模型参数
print('Coefficients:', lr.coef_)
print('Intercept:', lr.intercept_)
print('Accuracy:', lr.score(X, y))

在上述代码中，我们使用了 sklearn 库中的 LogisticRegression 类，通过指定 penalty 参数为 'l2' 来进行 L2 正则化处理，同时通过 C 参数来控制正则化强度。在训练模型后，我们可以通过 coef_ 和 intercept_ 属性来获取模型参数，通过 score() 方法来计算模型准确率。

代码说明：

penalty='l2'：指定使用 L2 正则化
C=0.1：设置正则化强度，数值越小正则化强度越大
solver='lbfgs'：选择优化算法
lr.coef_：模型参数矩阵
lr.intercept_：模型截距
lr.score(X, y)：计算模型准确率

总结：

本代码展示了如何使用 Python 的 scikit-learn 库进行逻辑回归的 L2 正则化处理。通过调整 C 参数可以控制正则化强度，从而避免过拟合现象。