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 |
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