1、参数含义

args:
    penalty='l2'：惩罚项
        * 值可以为'None','l1','l2','elasticnet'(L1与L2的结合)；
        * 如果发现l2正则后依然过拟合或者模型特征较多，可以尝试一下l1；
        * penalty的值会影响损失函数优化算法solver参数的选择
            l2：'liblinear','lbfgs','newton-cg','sag'
            l1：'liblinear'
            elasticnet:'saga'

    dual=False：对偶或者原始方法
        * 样本数大于特征数的情况下，默认为False
        * 值为True，则求解对偶形式，只有在penalty='l2' 且solver='liblinear' 时有对偶形式

    tol=0.0001：停止求解的标准，误差<tol的值时停止，认为已求出最优解

    C=1.0：正则化系数λ的倒数，较小的值指定更强的正则化

    fit_intercept=True：是否存在截距

    intercept_scaling=1：仅在solver='liblinearlbfgs'且fit_intercept=True时有用

    class_weight=None：各类型的权重
        * 不设置含义为：不考虑权重，所有类型权重一样
        * 可以设置为：class_weight='balanced'，计算方法为：n_samples / (n_classes * np.bincount(y))
            n_samples：样本数
            n_classes：类别数
            np.bincount(y)：每个类的样本数
        * 也可以自己设置，class_weight={0:0.9, 1:0.1}：表示0的权重为90%，1的权重为10%
        * 当样本数据分类严重失衡或者误分类代价比较高的时候，需要设置该参数

    random_state=None：随机数

    solver='lbfgs'：优化算法选择参数，对逻辑回归损失函数的优化方法
        * liblinear(L1,L2)：使用坐标轴下降法（适用于小样本）
        * lbfgs(L2,None)：拟牛顿法的一种，使用损失函数二阶导数矩阵即海森矩阵（适用于小样本）
        * newton-cg(L2,None)：也是牛顿法家族的一种，利用损失函数二阶导数矩阵即海森矩阵来迭代优化损失函数（适用于大样本）
        * sag(L2,None)：随机平均梯度下降，每次迭代仅用一部分的样本来计算梯度（适用于大样本10w+）
        * saga(L1,L2,None,elasticnet)：线性收敛的随机优化算法（适用于大样本10w+）

    max_iter=100：算法收敛最大迭代次数，solver的值为newton-cg、sag、lbfgs时才有用

    multi_class='auto'：分类方式选择参数
        * 值可以为：'ovr','multinomial';
        * 在二元逻辑回归上没有区别，主要区别在多元逻辑回归
            ovr：one-vs-rest，不管多少元都当做二元处理，solver的值为liblinear、newton-cg、lbfgs、sag
            multinomial：many-vs-many，若有T个分类，每次在T类样本里面选择两类，记为T1类和T2类，T1作为正例，T2作为负例，进行二元逻辑回归，得到模型参数，我们一共需要T(T-1)/2次分类
                solver的值为newton-cg、lbfgs、sag

    verbose=0：日志冗长度
        * 0：就是不输出训练过程
        * 1：偶尔输出结果
        * >1：对于每个子模型都输出

    warm_start=False：热启动参数，如果为True，那么使用前一次训练结果继续训练，否则从头开始训练，对于liblinear解算器没用

    n_jobs=None：并行数，值为-1：使用所有CPU

    l1_ratio=None：弹性网格参数
        * 值为：0<l1_ratio<1：penalty='elasticnet'(L1与L2的结合)
        * l1_ratio=0：penalty='l2'
        * l1_ratio=1：penalty='l1'

2、methods

methods:
    decision_function(X):预测样本的置信度得分

    densify()：将系数矩阵转换为密集数组格式

    fit(X, y[, sample_weight])：拟合数据
        * sample_weight：样本权重，如果用到了两个权重class_weight、sample_weight，那么最终的权重为：class_weight*sample_weight

    get_params([deep])：设置的模型参数    

    predict(X)：预测的样本类别

    predict_log_proba(X)：预测概率估计的对数

    predict_proba(X)：预测概率

    score(X, y[, sample_weight])：预测的平均精度mean accuracy

    set_params(**params)：设置参数

    sparsify()：将系数矩阵转换为稀疏格式