当前的sklearn逻辑回归支持多项式设置,但只允许使用l2正则化,因为求解器l-bfgs-b和newton-cg仅支持l2正则化。Andrew Ng撰写了一篇论文,讨论了为什么l2正则化不应该与l-bfgs-b一起使用。
如果我使用sklearn的SGDClassifier进行对数损失和l1惩罚,那么是否与使用随机梯度下降最小化的l1正则化的多项式逻辑回归相同?如果不是,有没有任何开源的Python包支持多项式逻辑回归的l1正则化损失?
如果我使用sklearn的SGDClassifier进行对数损失和l1惩罚,那么是否与使用随机梯度下降最小化的l1正则化的多项式逻辑回归相同?如果不是,有没有任何开源的Python包支持多项式逻辑回归的l1正则化损失?