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，但我认为这不是明智的。
有关更多详细信息，请参见文档
http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html#sklearn.linear_model.LogisticRegression
参考方案
是的，请选择尽可能大的数字。在正则化中，代价函数包含一个正则化表达式，请记住，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为1 /λ，但条件是C> 0。
因此，当C接近无穷大时，lambda接近0。当这种情况发生时，成本函数成为您的标准误差函数，因为正则表达式对于所有意图和目的都变为0。
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