逻辑回归（Logistic Regression）在sklearn中是一个强大的工具，尤其在分类任务中表现优异。首先，让我们看看它的核心参数有哪些🧐。`penalty`决定了正则化类型，默认是L2；`C`是正则化的强度倒数，值越小正则化越强；还有`max_iter`，表示最大迭代次数，通常默认为100次。这些参数帮助模型避免过拟合，同时提升泛化能力。

那么问题来了，sklearn中的逻辑回归是如何更新参数的呢？答案是通过随机梯度下降（SGD） 或 牛顿法 的变体进行优化！💡 在默认情况下，sklearn使用的是基于准牛顿法的优化器LBFGS，它结合了梯度信息和二阶导数近似，能快速找到最优解。而对于大规模数据集，还可以选择支持向量机（SVM）风格的优化器，比如SGD或Adam，它们通过小批量梯度下降逐步调整权重，效率更高💪。

无论哪种方式，最终目标都是让模型更准确地预测类别边界。掌握这些知识后，你就能更好地配置模型，应对各种挑战啦！🎯

机器学习 sklearn 逻辑回归