Как реализовать регрессию L1 logisti c?

Question

В рамках курса я пытался реализовать регрессию L1 logisti c с помощью scikit-learn в Python. К сожалению для кода

clf, pred = fit_and_plot_classifier(LogisticRegression(penalty = 'l1', C=1000000))

я получаю сообщение об ошибке

ValueError: Solver lbfgs supports only 'l2' or 'none' penalties, got l1 penalty.

Я попытался установить l1_ratio

clf, pred = fit_and_plot_classifier(LogisticRegression(l1_ratio = 1))

, но получил сообщение об ошибке

C:\Users\HP\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_logistic.py:1499: UserWarning: l1_ratio parameter is only used when penalty is 'elasticnet'. Got (penalty=l2)"(penalty={})".format(self.penalty))

Итак, как реализовать регрессию L1 Logisti c?

Answer 1

Вы можете сделать это так же, как в первом фрагменте кода, но вам нужно определить другой решатель. Используйте 'liblinear' или 'saga', проверьте больше в документации .