如何选择逻辑回归算法的优化算法？

我正在学习逻辑回归算法，但是对于不同的优化算法不是很清楚。我想了解逻辑回归算法中常用的优化算法有哪些，它们之间有什么区别？如何选择最适合的优化算法来提高模型的准确率？希望有经验的专家能够解答我的疑惑，感谢！

提问时间：2023-06-09 14:05:32 编辑时间：2023-06-09 14:05:34 提问者： Sunset_Surfer
  • 零度星辰
    3

    逻辑回归算法中常见的优化算法包括梯度下降、随机梯度下降、Mini-batch梯度下降、牛顿法等。这些算法的区别在于其更新参数的方式和使用数据的方式不同。其中，梯度下降是一种传统的优化方法，更新参数的速度较慢，但是能够找到全局最优解；随机梯度下降和Mini-batch梯度下降更新参数的速度较快，但是只能找到局部最优解；牛顿法则是一种二阶优化方法，能够快速更新参数，但是计算复杂度较高。如何选择最适合的优化算法，需要由模型的具体情况、数据集的大小和模型的性能要求来决定。一般情况下，可以从计算速度和模型精度两个方面来考虑，选取一个兼顾两者的算法。

    回答时间：2023-06-09 14:05:37
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