sklearn.linear_model.LogisticRegression

sklearn.linear_model.LogisticRegression 

Parameter	type	설명
penalty	{‘l1’, ‘l2’, ‘elasticnet’, ‘none’}, default=’l2’	비용 함수를 지정합니다.
dual	bool, default=False	L2 비용 함수를 사용할 때, 사용하는 이중 공식화
tol	float, default=1e-4	정지 기준에 대한 허용 오차
C	float, default=1.0	정규화의 강도의 역수 값이 작을수록 정규화가 강력해진다.
fit_intercept	bool, default=True	결정 함수에 상수 (bias) (절편)을 추가하는지
intercept_scaling	float, default=1
class_weight	dict or ‘balanced’, default=None	클래스의 가중치를 설정하는 옵션
random_state	int, RandomState instance, default=None	Random state
solver	{‘newton-cg’, ‘lbfgs’, ‘liblinear’, ‘sag’, ‘saga’}, default=’lbfgs’	최적화에 사용할 알고리즘
max_iter	int, default=100	solver의 수렴에 걸릴 최대 반복 회수
multi_class	{‘auto’, ‘ovr’, ‘multinomial’}, default=’auto’	ovr  경우 이진 문제가 적합 multinomial은 다항 문제
verbose	int, default=0	상세 설명 켜기 끄기
warm_start	bool, default=False
n_jobs	int, default=None
l1_ratio	float, default=None