运行 ❯
获取您自己的
Python
服务器
×
更改方向
更改主题，深色/浅色
转到 Spaces
from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LogisticRegression iris = datasets.load_iris() X = iris['data'] y = iris['target'] logit = LogisticRegression(max_iter = 10000) C = [0.25, 0.5, 0.75, 1, 1.25, 1.5, 1.75, 2] scores = [] for choice in C: logit.set_params(C=choice) logit.fit(X, y) scores.append(logit.score(X, y)) print(scores)
[0.9666666666666667, 0.9666666666666667, 0.9733333333333334, 0.9733333333333334, 0.98, 0.98, 0.9866666666666667, 0.9866666666666667]
