ejemplo de regresión logística multinomial en código python

Hacemos una revisión completa cada escritos de nuestra página web con la meta de enseñarte en todo momento la información con la mayor veracidad y actual.

Ejemplo: regresión multinomial scikit learn

model1 = LogisticRegression(random_state=0, multi_class='multinomial', penalty='none', solver='newton-cg').fit(X_train, y_train)
preds = model1.predict(X_test)

#print the tunable parameters (They were not tuned in this example, everything kept as default)
params = model1.get_params()
print(params)

'C': 1.0, 'class_weight': None, 'dual': False, 'fit_intercept': True, 'intercept_scaling': 1, 'l1_ratio': None, 'max_iter': 100, 'multi_class': 'multinomial', 'n_jobs': None, 'penalty': 'none', 'random_state': 0, 'solver': 'newton-cg', 'tol': 0.0001, 'verbose': 0, 'warm_start': False

Eres capaz de respaldar nuestra faena ejecutando un comentario o dejando una valoración te damos las gracias.

---

---

Utiliza Nuestro Buscador