值错误:处罚期限必须为正数

Question

当我使用逻辑回归拟合我的模型时，显示一个值误差，如 ValueError：惩罚项必须为正数。

C=[1e-4, 1e-3, 1e-2, 1e-1, 1e0, 1e1, 1e2, 1e3, 1e4]
for i in C[-9:]:
    logisticl2 = LogisticRegression(penalty='l2',C=C)
    logisticl2.fit(X_train,Y_train)
    probs = logisticl2.predict_proba(X_test)

收到错误：

ValueError：惩罚项必须为正;get （C=[0.0001， 0.001， 0.01

， 0.1， 1.0， 10.0， 100.0， 1000.0， 10000.0]）

Answer 1

仔细观察，你会发现你正在运行一个循环，其中代码中没有任何变化 - 它总是C=C，与i的当前值无关。并且您会收到预期的错误，因为C必须是浮点数，而不是列表（文档）。

正如我所怀疑的那样，如果您正在尝试为C列表中的所有值运行逻辑回归分类器，则应如何修改代码：

C=[1e-4, 1e-3, 1e-2, 1e-1, 1e0, 1e1, 1e2, 1e3, 1e4]
for i in C:                                             # 1st change
    logisticl2 = LogisticRegression(penalty='l2',C=i)   # 2nd change
    logisticl2.fit(X_train,Y_train)
    probs = logisticl2.predict_proba(X_test)