我正在尝试运行Logistic回归的网格搜索，我得到了这个非常奇怪的错误。我在我的机器上运行同样的东西，它工作得很好，但是当我尝试在我的远程机器上运行它时，它失败了。唯一明显的区别是python的版本，在我的本地机器上是2.7.10，而在它不工作的远程机器上是2.7.6。deprecated as of Python 2.6: JoblibValueError
我不知道为什么我会得到这个错误，我也在goo
浏览 13提问于2016-08-13得票数 2
pipe=Pipeline(steps=[('standardscaler', StandardScaler()),
('logisticregression', LogisticRegressionValueError:用于估计器管道的无效参数warm_start (steps=(“标准标量”，StandardScaler())，(“逻辑回归”，LogisticRegr
浏览 8提问于2022-08-26得票数 0
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我打算为Logistic回归模型做超参数调优。这是代码..。elasticnet','none'], 'Solver':['liblinear']}] grid= GridSearchCV(estimator=LogisticRegression(),param_grid=params,cv=10,scoring='f1_macro')ValueError:对估计</e
浏览 6提问于2022-03-20得票数 0
在为LogisticRegression使用GridSearchCV进行超参数调整时，我以ValueError: Invalid parameter Hparam身份收到错误 对于估计器： LogisticRegressionwarm_start=False) 我写了下面的代码： hparam=[]while(a<100000): a*=2
LReg = LogisticRegression
浏览 31提问于2019-05-13得票数 0
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对于Logistic回归分类器，我需要对下面列出的参数执行网格搜索，对得分和交叉验证进行三次回忆。L2输出是: ValueError</
浏览 4提问于2019-10-25得票数 1
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我有一个具有定义参数集( )的warm_start=True模型。
理论上，第二次，我认为.fit应该比使用warm_start=False的模型更少的计算时间。请帮助我理解warm_start参数的概念
浏览 5提问于2017-08-12得票数 5
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问题是使用sklearn.linear_model的LogisticRegression模型，使用50、100、1000和5000个训练样本在此数据上训练一个简单的模型。lr = LogisticRegression()这是我试图做的代码，它给了我错误。ValueError:找到dim为3的数组。估计器应为<= 2。
更新1:更新Jupyt
浏览 1504提问于2016-01-24得票数 62
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我一直在用一门关于Udemy的课程来学习机器-学习。我发现了很多不推荐的代码，现在我有了这个问题：from sklearn.linear_model import LogisticRegression我怎样才能摆脱这个不推荐的警告？
浏览 5提问于2020-04-14得票数 0
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读取数据后从标准化开始的代码。"penalty":["l1","l2"]}# l1 lasso l2 ridge
model = LogisticRegression
浏览 2提问于2020-10-25得票数 0
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我是一个Python-Machine Learning新手，我一直在自学Jupyter Notebook(v6.0.3)中的Scikit-Learn (v0.22.1)。我完全从auto_examples_python/datasets/plot_cv_diabetes.py复制了这段代码(从scikit-Learn0.22.1下载的文件)，这不能在我的Jupyter笔记本上运行clf = GridSearchCV(lasso, tuned_parameters, cv=n_folds, refit = False)
浏览 54提问于2020-02-03得票数 0
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我使用SelectFromModel进行特征选择，LogisticRegression作为估计器。我有一个调整数值列和分类列的预处理管道。并将该特征选择管与GridSearchCV管道中的模型结合使用。
在param_grid中，我希望在SelectFromModel方法中访问LogisticRegression的max_iter。'selectfrommodel__logisticregression__max_iter': [4
浏览 6提问于2022-09-08得票数 0
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我试图在我的数据集上运行多个多项逻辑回归。一旦运行了一个，我就会尝试将我刚刚运行的模型附加到一个列表中，以便以后可以访问特定的模型。代码如下所示for i in range(0, 10): model.fit(x,y)其中x和y在每个for迭代中是不同的。问题是，我在最终数组“模型”的每个元素中得到的
浏览 0提问于2021-03-11得票数 0
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我正在使用scickit-learn调优一个模型的超参数。我使用管道将预处理与估计器链接在一起。={'logisticregression__C': [0.1, 10.]}, refit=False)
_StandardScale() )很耗时，而且我没有调优它的任何参数。2拟合/预测*2 cv *3参数。但每次对参数</
浏览 2提问于2017-04-12得票数 33
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我正在使用LogisticRegression的嵌入式方法(L1 - Lasso)对分类问题运行特征选择过程。我正在运行以下代码：from sklearn.feature_selectionimport SelectFromModel
selection = SelectFromModel(LogisticRegressio
浏览 0提问于2020-03-26得票数 17
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学习管道和网格搜索
、、、
from sklearn.linear_model import LogisticRegressionpd.DataFrame(grid2.cv_results_).T
我建立了knn分类<e
浏览 4提问于2022-10-16得票数 0
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我尝试在网格搜索中使用随机森林，但出现以下错误print(metrics.accuracy_score(y_test,y_pred)) 'ma
浏览 112提问于2021-02-25得票数 1
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所以我正在用RandomForest和GridsearchCV做一些参数方面的事情。这是我的代码。: estimator的参数max_features无效。使用estimator.get_params().keys()检查可用参数列表。“
我遵循了错误给出的建议，print(clf.get_params().keys())的输出如下所示。然而，即使我将这些标题复制并粘贴到我的参数字典中，我仍然得到一个错误。我搜索过堆
浏览 4提问于2017-07-31得票数 0
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投票分类器中的超参数
、、、、
所以，我有一个分类器，看起来 ('nn', MLPClassifier()), ('lr', LogisticRegression()),
我想从本质上调优每个估计量的超参数</
浏览 2提问于2017-10-05得票数 7
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但是这样做会产生错误：text_clf = Pipeline([('vect', TfidfVectorizer()),('clf', LogisticRegression(multi_class= 'multinomial')),])错误：
ValueError:求解器liblinear不支持多项后端。注意：将multi_class保持为空白，即"ovr“很
浏览 4提问于2015-08-18得票数 9
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scikit learn包提供了函数Lasso()和LassoCV()，但是没有选项来拟合逻辑函数，而不是线性one...How来执行python中的逻辑套索？
浏览 38提问于2017-01-14得票数 13
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