不带正则化的sklearn逻辑回归
在sklearn这个库里，逻辑回归的类有L1和L2这两种正则化方法。有人想知道怎么才能关闭正则化，得到像Matlab里的glmfit那样的“原始”逻辑回归结果。他觉得可以把C设置成一个很大的数字，但又觉得这样做不太明智。
想了解更多细节，可以查看文档：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html#sklearn.linear_model.LogisticRegression
3 个回答
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我也遇到了同样的问题，试过这个答案，还有其他一些答案：
如果把C设置成一个很大的值对你没有用，试着把 penalty='l1' 也设置上。
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你可以把C设置得尽量大一些。还有，要记得使用l2，因为用l1的话，那个实现可能会慢得让人受不了。
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没错，选择尽可能大的数字。在正则化中，成本函数里包含一个正则化的表达式。要记住，sklearn中的C参数是正则化强度的倒数。
这里的C等于1除以lambda，但有个条件就是C必须大于0。
所以，当C越来越大时，lambda就会越来越小。当这种情况发生时，成本函数就变成了你常用的误差函数，因为正则化的部分几乎变成了0。
更新：在sklearn 0.21及以上版本中，你可以通过传入penalty='none'来关闭正则化。可以查看这里的文档。