逻辑回归模型的正则化系数
逻辑回归模型的正则化可以采用L1正则化和L2正则化两种方法。
L1正则化（L1regularization）会使得一些特征的权重变为0，从而实现特征选择（featureselection）的效果。这是因为L1正则化的惩罚项是特征权重的绝对值之和，具有稀疏性。正则化系数越大，越倾向于产生稀疏权重，即将不重要的特征的权重置为0。L2正则化（L2regularization）则会让权重趋于0但不为0，因此不会实现特征选择的效果，而是通过约束权重不过大来避免过拟合。L2正则化的惩罚项是特征权重的平方和的开方，正则化系数越大，正则化的效果越显著。正则化的回归分析
正则化系数的选择是在模型训练时由用户指定的，一般可以通过交叉验证（crossvalidation）来选择最优的正则化系数。过小的正则化系数可能会导致过拟合，过大的正则化系数可能会导致欠拟合。因此，选择一个合适的正则化系数是非常重要的。

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