Sklearn LogisticRegression sin regularización.

La clase de regresión logística en sklearn viene con la regularización de L1 y L2. ¿Cómo puedo desactivar la regularización para obtener el ajuste logístico “sin formato” como en glmfit en Matlab? Creo que puedo establecer C = número grande pero no creo que sea sabio.

vea para más detalles la documentación http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html#sklearn.linear_model.LogisticRegression

Sí, elija el número más grande posible. En la regularización, la función de costo incluye una expresión de regularización, y tenga en cuenta que el parámetro C en la regularización de sklearn es el inverso de la intensidad de la regularización.

C en este caso es 1 / lambda, sujeto a la condición de que C> 0.

Por lo tanto, cuando C se acerca al infinito, entonces lambda se acerca a 0. Cuando esto sucede, entonces la función de costo se convierte en su función de error estándar, ya que la expresión de regularización se convierte, para todos los propósitos intensivos, en 0.

Sigue adelante y establece C tan grande como quieras. Además, asegúrese de usar l2 ya que l1 con esa implementación puede ser muy lento.

Obtuve la misma pregunta y probé la respuesta además de las otras respuestas:

Si establecer C en un valor grande no funciona para usted, también configure penalty='l1' .