正则化匹配26个字母python逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于分类问题的线性模型。在 Python 中，我们可以使用 scikit-learn 库实现逻辑回归。以下是逻辑回归的一些关键参数：
1. `penalty`：惩罚系数，用于控制权重矩阵的规模。惩罚系数为正时，称为 L1 正则化（Lasso），会压缩权重向量；惩罚系数为负时，称为 L2 正则化（Ridge），会放大权重向量。默认值为`'l2'`。
2. `C`：正则化参数，用于控制惩罚力度。较大的 C 值会导致更严格的正则化，权重更新的幅度较小；较小的 C 值会导致较宽松的正则化，权重更新的幅度较大。默认值为 1.0。
3. `tol`：梯度下降的收敛阈值。当梯度下降的收敛速度低于此阈值时，算法停止迭代。默认值为 1e-4。
4. `max_iter`：最大迭代次数。达到最大迭代次数后，算法停止迭代。默认值为 1000。
5. `solver`：指定优化算法。可选值包括： 
  - 'liblinear'：当数据量较大时，使用高效的大规模线性分类器。 
  - 'sag'：随机梯度下降算法，适用于大规模数据。 
  - 'lbfgs'：有限记忆拟牛顿法，适用于小规模数据。 
  - 'newton-cg'：牛顿法，适用于中小规模数据。 
  默认值为'liblinear'。
6. `intercept`：是否在特征向量前加上截距项。默认值为`True`。
7. `random_state`：随机种子，用于控制训练过程中的随机性。默认值为 None。
8. `verbose`：控制输出的详细程度。默认值为`False`。
9. `warm_start`：是否使用预热启动。当设置为`True`时，算法会从上次训练的权重出发进行迭代。默认值为`False`。
10. `input_shape`：输入特征的形状。默认值为 (None, 1)。

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