Wie geht Python Scikit Learn mit dem Problem der linearen Trennung bei der logistischen Regression um?

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Es gibt bereits Beiträge zu Warnungen von R, die sich mit logistischer Regression und linearer Trennung wie dieser befassen . Ich möchte nur sicherstellen, dass in Python Scikit Learn dieses Problem durch den L1 / L2-Regularisierungsteil in der Optimierungsfunktion gelöst wird. Mit anderen Worten, es ist sicher zu sagen, dass Benutzer keine unendlichen Warnungen zu MLE-Schätzungen erhalten sklearn.linear_model.LogisticRegression.

logistic  python  regularization  separation 
— Nikolaus
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Antworten:

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Ja, sklearn.linear_model.LogisticRegressionverwendet eine bestrafte logistische Regression, die das Problem der perfekten Trennung "löst". Wenn Sie Cetwas zu groß einstellen , können Sie dennoch schlechte Ergebnisse erzielen.

— Dougal
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