scikit学习弹性网与日志回归

Question

我想使用scikit的包弹性网和日志回归。这就是我到目前为止所做的事情：

    from sklearn.linear_model import ElasticNet    
    enet = ElasticNet(alpha=alpha, l1_ratio=0.7)
    y_enet = enet.fit(X_train, y_train)

是否可以将模型更改为日志回归？

Answer 1

您可以在SGD分类器中执行此操作：

from sklearn import linear_model
enet = linear_model.SGDClassifier(loss='log', penalty='elasticnet', alpha=alpha, l1_ratio=0.7)
y_enet = enet.fit(X_train, y_train)