我正在使用 sklearn 的 LogisticRegression 和penaly=l1（套索正则化，而不是岭正则化 l2）。Lasso 导致优化函数通过将一些特征权重设置为零来进行隐式特征选择（与 ridge 正则化相反，它将保留所有具有一些非零权重的特征）。是否有可能以某种方式从 sklearn 中提取此权重信息（特征选择）？
在 sklearn 的 LogisticRegression 上使用 L1 正则化进行特征选择
数据挖掘
scikit-学习
特征选择
正则化
2022-02-21 18:11:43
1个回答
是的，如文档中所示： http: //scikit-learn.org/stable/auto_examples/linear_model/plot_logistic_path.html
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