sklearn逻辑斯蒂回归,softmax多分类

solver 指定下 newton-cg 或者 lbfgs，默认 liblinear不支持

【以下回答由 GPT 生成】

回答:

Sklearn的逻辑回归模型并不直接支持Softmax多分类，而是用于二分类问题。要在Sklearn中实现Softmax多分类，可以使用sklearn中的OneVsRestClassifier类或MultiOutputClassifier类来进行多分类。

首先，导入所需的库和模型:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier

然后，使用OneVsRestClassifier对逻辑回归模型进行包装，以实现Softmax多分类。以下是一个例子:

# 实例化逻辑回归模型
base_model = LogisticRegression()

# 实例化OneVsRestClassifier并传入逻辑回归模型
model = OneVsRestClassifier(base_model)

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train)

在上述代码中，我们首先实例化了LogisticRegression作为基模型，然后将其传递给OneVsRestClassifier类的构造函数，形成了多分类模型。接下来，我们使用fit函数来训练模型。

这样，您应该能够成功地使用Sklearn的LogisticRegression进行Softmax多分类。如果您遇到任何错误或问题，请提供详细的错误信息以便进一步调试。