机器学习sklearn-逻辑回归
损失函数
不求解参数的模型没有损失函数
大部分机器学习算法没有损失函数
逻辑回归的损失函数是由极大似然估计推导出来的
对逻辑回归中过拟合的控制，通过正则化来实现
重要参数penalty C
正则化 L1范数每一个参数的绝对值之和
L2范数 每一个参数的平方之和开平方
C是用来控制正则化程度的超参数，sklearn中常数项C在损失函数的前面，通过调控损失函数本身的大小来调节对模型的惩罚
penalty 默认L2正则化方式 C正则化强度的倒数
L1正则化掌握稀疏性，会将参数压缩到0 l2正则化只会让参数尽量小，不会取到0
参数稀疏性，参数向量中0比较多，选出来的特征就比较少，特征数量过大可考虑用L1正则化
逻辑回归重要参数 coef_ 查看每个特征所对应的参数
梯度下降求逻辑回归
sklearn中逻辑回归的参数max_iter 代表梯度下降能走的最大步数，即最大迭代次数
一个多元函数的梯度，是对其自变量求偏导的结果，不是对其参数求偏导的结果。逻辑回归来说多元函数是损失函数，自变量是损失函数中的参数。
沿着梯度向量的反方向移动坐标损失函数取值就会减少的最快，也就最容易找到损失函数的最小值
步长是梯度向量大小上的一个比例，影响着参数向量每次迭代后改变的部分
属性.n_iter_ 来调用本次求解中真正实现的迭代次数
多元逻辑回归
重要参数solver multi_class
multi_class ovr表示问题是二分类， multinomial 表示处理多分类问题
auto z根据数据的分类情况和其他参数来确定模型要处理的分类问题的类型。默认为auto
solver 求解器 liblinear 二分类专用 默认的求解器
lbfgs 拟牛顿法的一种
newton-cg 牛顿法
sag 随机平均梯度下降
样本不平衡 标签的一类他先生占有很大的比例，误分类的代价很高
使用参数class_weight 对样本标签进行一定的均衡 决策树里面也有
参数默认为None 默认给相同的额权重，误分类的代价很高的时候我们使用balanced模式
处理样本不均衡可以使用采样法，来做重复抽样的方式来平衡标签。 上采样，增加少数类的样本 SMOTE方法 下采样，减少多数类的样本
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