sklearn logisticregression参数
    sklearnlogisticregression参数是指用于sklearn库中逻辑回归模型的参数选取。逻辑回归是一种常用的分类算法，常用于数据挖掘、统计分析、机器学习等领域。在使用sklearn库进行逻辑回归模型训练时，需要针对不同数据集和问题选取不同的参数，以获得最佳的模型性能。
    下面是一些常用的sklearn logistic regression参数：
    1. solver参数：用于指定优化算法的选择，包括‘newton-cg’、‘lbfgs’、‘liblinear’、‘sag’等；
    2. penalty参数：用于指定正则化方法的选择，包括‘l1’、‘l2’、‘elasticnet’等；
    3. C参数：用于指定正则化强度的倒数，即越小正则化强度越大；
    4. max_iter参数：用于指定最大迭代次数；
    5. class_weight参数：用于指定类别权重，可以应对不平衡数据集问题；正则化逻辑回归模型
    6. random_state参数：用于指定随机种子，以保证模型可复现性。
    以上是常用的sklearn logistic regression参数，需要根据具体问题和数据集进行选取和调整。

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