Я использую регрессию Logisti c в качестве алгоритма обучения для классификации текста. При выборе наилучшего значения C с помощью Gridsearch я всегда получаю максимальное значение из набора переданных значений C.
Поскольку C обратно пропорционально силе регуляризации, в чем может быть причина для этого происходит? Более высокое значение C приводит к переоснащению модели, но, что противоречит, в моем случае это увеличивает точность.