Jak naprawić brak konwergencji w LogisticRegressionCV

Korzystam ze scikit-learn, aby przeprowadzić regresję logistyczną z weryfikacją krzyżową na zestawie danych (około 14 parametrów z> 7000 znormalizowanych obserwacji). Mam również docelowy klasyfikator, który ma wartość 1 lub 0.

Problem, jaki mam, polega na tym, że niezależnie od używanego solwera wciąż otrzymuję ostrzeżenia o konwergencji ...

model1 = linear_model.LogisticRegressionCV(cv=10,verbose=1,n_jobs=-1,scoring='roc_auc',solver='newton-cg',penalty='l2')

/home/b/anaconda/lib/python2.7/site-packages/scipy/optimize/linesearch.py:285: LineSearchWarning: The line search algorithm did not converge
  warn('The line search algorithm did not converge', LineSearchWarning)
/home/b/anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/utils/optimize.py:193: UserWarning: Line Search failed


model2 = linear_model.LogisticRegressionCV(cv=10,verbose=1,n_jobs=-1,scoring='roc_auc',solver='sag',penalty='l2')

max_iter reached after 2 seconds
max_iter reached after 2 seconds
max_iter reached after 2 seconds
max_iter reached after 2 seconds
max_iter reached after 2 seconds
max_iter reached after 2 seconds
max_iter reached after 2 second

model3 = linear_model.LogisticRegressionCV(cv=10,verbose=1,n_jobs=-1,scoring='roc_auc',solver='lbfgs',penalty='l2')

/home/b/anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/linear_model/logistic.py:701: UserWarning: lbfgs failed to converge. Increase the number of iterations.
  warnings.warn("lbfgs failed to converge. Increase the number "

model4 = linear_model.LogisticRegressionCV(cv=10,verbose=1,n_jobs=-1,scoring='roc_auc',solver='liblinear',penalty='l2')

    cg reaches trust region boundary
iter 18 act 1.382e+06 pre 1.213e+06 delta 1.860e+01 f 7.500e+06 |g| 1.696e+06 CG   8
iter  2 act 1.891e+06 pre 1.553e+06 delta 1.060e-01 f 1.397e+07 |g| 1.208e+08 CG   4
iter  4 act 2.757e+04 pre 2.618e+04 delta 1.063e-01 f 1.177e+07 |g| 2.354e+07 CG   4
iter 18 act 1.659e+04 pre 1.597e+04 delta 1.506e+01 f 7.205e+06 |g| 4.078e+06 CG   4
cg reaches trust region boundary
iter  7 act 1.117e+05 pre 1.090e+05 delta 4.146e-01 f 1.161e+07 |g| 9.522e+05 CG   4
iter 31 act 1.748e+03 pre 1.813e+03 delta 2.423e+01 f 6.228e+05 |g| 5.657e+03 CG  14

Co muszę zrobić, aby przestać otrzymywać ostrzeżenia?

logistic cross-validation scikit-learn

— użytkownik3188040
źródło

Zastanawiam się, czy jest to przypadek idealnej, czy prawie separacyjnej separacji .

— Sycorax mówi Przywróć Monikę

Możesz zacząć od zastosowania sugestii programu, aby zwiększyć max_iterparametr; ale pamiętaj, że możliwe jest również, że dane nie mogą być dopasowane przez model logistyczny.

Musiałem podnieść max_tr do 4000, ale udało się. Dzięki!

— user3188040,

@ user3188040 Ile czasu zajęło Ci uruchomienie?

— Dave Liu,

Jestem totalnym nowicjuszem w scikit. Jak „podbić” max_tr (max_iter?) Do 4000?

— Ron Jensen - Wszyscy jesteśmy Monicą

Możesz zmienić wartość max_iter podczas tworzenia obiektu LogisticRegression. model1 = linear_model.LogisticRegressionCV (max_iter = 4000)

— psychonomia