実戦31：PCA主成分分析・ロジスティック回帰による系統調整パラメータ分類＋データ分析の実戦

プロジェクトビデオ説明:機械学習に基づく PCA 主成分分析 ロジスティック回帰 グリッドチューニング 毒キノコ予測分類 + データ分析 実際の戦闘_哔哩哔哩_bilibili

結果は次のことを示しています。

 コード：

lr = LogisticRegression()
lr.fit(x_train, y_train)

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

params = {'C': np.logspace(0, 4, 10),  # 创建正则化超参数空间
          'penalty': ['l1', 'l2']      # l1 l2 正则化函数
}
grid = GridSearchCV(lr, params, cv=5)