Je suis actuellement en train de suivre le "Machine Learning with Python: An Introduction to Identification with scikit-learn" d'udemy. Étant donné qu'un exemple de code est distribué pour chaque thème de ce cours, je suis reconnaissant de ne pas avoir à l'écrire, mais un message d'avertissement s'affiche.
jupyter-lab:1.2.6 python:3.7.7 scikit-learn:0.22.1
from sklearn import linear_model
clf = linear_model.LogisticRegression()
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection import LeaveOneOut
loocv = LeaveOneOut()
scores = cross_val_score(clf, X, y,cv=loocv)
Quand j'ai couru
ConvergenceWarning: lbfgs failed to converge (status=1):
STOP: TOTAL NO. of ITERATIONS REACHED LIMIT.
Increase the number of iterations (max_iter) or scale the data as shown in:
https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html
Please also refer to the documentation for alternative solver options:
https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression
extra_warning_msg=_LOGISTIC_SOLVER_CONVERGENCE_MSG)
Et avertissement. De plus, plusieurs fois à l'échelle de milliers de lignes.
Suivez l'avertissement et utilisez le même texte d'avertissement que LogisticRegression (max_iter = 1000 ^ 4000).
Quand je l'ai vérifié, il a été dit qu'il se répéterait jusqu'à ce qu'il converge avec max_iter = -1, donc si je passe -1 comme argument et l'exécute,
max_iter se fâche contre un nombre positif.
S'il n'y a pas d'autre choix que de définir max_iter = 1000 ^ 5000, le processus ne se terminera pas.
Quand quelqu'un d'autre le fait, cela prend moins d'une seconde pour apprendre, alors peut-être que quelque chose ne va pas avec mon environnement, mais je ne sais pas.
En premier lieu, ce n'est pas une déclaration d'erreur mais une déclaration d'avertissement, donc il peut apprendre à plusieurs reprises jusqu'au nombre de fois spécifié, mais ce serait un problème si des milliers de lignes de déclarations d'avertissement étaient émises à chaque fois. De plus, X et y ont chacun une taille inférieure à 1 Mo, et je l'ai essayé avec colab de google, mais le même résultat a été obtenu.
Si quelqu'un a une idée, je vous serais reconnaissant si vous pouviez me le dire.
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