
140 Глава 4
>>> from sklearn.linear_model import LogisticRegression
>>> LogisticRegression(penalty='l1',
... solver='liblinear',
... multi_class='ovr')
Обратите внимание, что нам также необходимо выбрать другой алгоритм оптимизации
(например,
solver='liblinear'
), поскольку
'lbfgs'
в настоящее время не поддерживает
оптимизацию потерь с регуляризацией L1. Применительно к стандартизированным
данным Wine L1-регуляризованная логистическая регрессия даст следующее разрежен-
ное решение:
>>> lr = LogisticRegression(penalty='l1',
... C=1.0,
... solver='liblinear',
... multi_class='ovr')
>>> # Знач ение C=1.0 по умолчанию. Вы можете ...