Je ne connais pas la correspondance entre Penalty et Solver lors de l'utilisation du module LogisticRegression de scikit-learn document officiel Je l'ai recherché, mais ce n'était pas dans un état que je pourrais dire en un coup d'œil, et j'ai été confus pendant un moment. .. .. Donc, tout d'abord, je vais résumer la relation de correspondance / non-correspondance entre Penalty et Solver dans une liste, et j'ajouterai des informations détaillées sur Solver et Penalty à l'avenir.

Relation de correspondance / non-correspondance entre Penalty et Solver

Penalty / Solver	newton-cg	lbfgs(default)	liblinear	sag	saga
L1	×	×	○	×	○
L2(default)	○	○	×	○	○
Elasticnet	×	×	×	×	○
None	○	○	×	○	○

Explication de la pénalité / du solveur

Sera ajouté à l'avenir (sous enquête)

[PYTHON] [En cours d'enquête] Régression logistique @ la relation profonde entre Penalty et Solver de scikit-learn

Relation de correspondance / non-correspondance entre Penalty et Solver

Explication de la pénalité / du solveur