SKLearn是一个流行的机器学习库,提供了丰富的机器学习算法和工具。在SKLearn中,LogisticRegressionCV是一个用于逻辑回归的交叉验证类,用于自动选择最佳的正则化参数。
classification_report是一个用于生成分类模型评估报告的函数。它会计算并显示模型在每个类别上的精确度、召回率、F1值和支持度等指标。这个报告可以帮助我们评估模型的性能,并了解模型在不同类别上的表现。
scores_是LogisticRegressionCV类的一个属性,它存储了每个交叉验证折叠中模型的得分。对于每个折叠,scores_包含了模型在训练集和测试集上的得分。这些得分可以用来评估模型的性能,并进行模型选择。
总结起来,LogisticRegressionCV是一个用于逻辑回归的交叉验证类,classification_report是一个用于生成分类模型评估报告的函数,而scores_是LogisticRegressionCV类的一个属性,存储了模型在交叉验证中的得分。这些工具可以帮助我们评估和选择逻辑回归模型的性能。
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