1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下）
1)逻辑回归是利用正则化来防止过拟合的；
2)正则化，即保留所有特征，但降低参数的值的影响。正则化的优点是，特征很多时，每个特征都会有一个合适的影响因子。
所以只要正则化的参数设置得足够大，权重矩阵就被设置为接近于0的值，一些对模型影响小的特征就会降低到0，就可以让模型的复杂度降低，从而防止过拟合。
2.用logiftic回归来进行实践操作，数据不限。
运行截图：
1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下）
1)逻辑回归是利用正则化来防止过拟合的；
2)正则化，即保留所有特征，但降低参数的值的影响。正则化的优点是，特征很多时，每个特征都会有一个合适的影响因子。
所以只要正则化的参数设置得足够大，权重矩阵就被设置为接近于0的值，一些对模型影响小的特征就会降低到0，就可以让模型的复杂度降低，从而防止过拟合。
2.用logiftic回归来进行实践操作，数据不限。
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