Principales parámetros de la regresión logística de Python

Parámetros del modelo, funciones de activación, parámetros de regularización, optimizadores.

1. Parámetros del modelo: se utilizan para ajustar datos y predecir el valor de la variable objetivo.

2. Función de activación: se utiliza para convertir la salida del modelo de regresión lineal en un valor de probabilidad. La función sigmoidea se usa comúnmente.

3. Parámetros de regularización: se utilizan comúnmente para evitar el sobreajuste.

4. Optimizador: se utiliza para optimizar los parámetros del modelo. Los más utilizados incluyen SGD, Adam, etc.