LogisticRegression() #penalty:l1 l2默认 #使用l1,参数solver仅能使用'liblinear saga' #使用l2正则化,solver中的所有求解方式都可以使用 #C:正则化强度的倒数,必须是大于0的浮点数,默认1.0。C越小,惩罚比重越重;
l1正则化会把参数压缩到0,l2只会让参数尽量小,不会取到0