增加sklearn逻辑回归拟合能力的解决方案

大家好 , 我是 。985院校硕士毕业 , 现担任算法研究员一职 , 热衷于机器学习算法研究与应用 。曾获得阿里云天池比赛第一名 , 科大讯飞比赛第三名 , CCF比赛第四名 。拥有多项发明专利 。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解 。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业 。希望和大家一起成长进步 。
本文主要介绍了增加逻辑回归拟合能力的解决方案 , 希望对新手有所帮助 。
文章目录
1. 问题描述
徒弟最近在做一个项目 , 要求使用逻辑回归(简单模型)来进行数据二分类 , 其中一个类别为少数类(存在数据不均衡) , 虽然它们的类别比较少 , 但是提取出的特征是很准确的 。但遗憾的是逻辑回归无法正确识别出少数类(少数类被误报成了多数类) 。
【增加sklearn逻辑回归拟合能力的解决方案】那该如何是好呢?让她使用函数对该部分数据进