ConvergenceWarning: lbfgs 未能收敛 (status=1)答案

【问题标题】：ConvergenceWarning: lbfgs failed to converge (status=1)ConvergenceWarning: lbfgs 未能收敛 (status=1)
【发布时间】：2021-05-16 03:26:55
【问题描述】：

我一直在阅读 O'Reilly 的“Python 机器学习简介”。

运行此块时，我收到了收敛警告。

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
cancer = load_breast_cancer()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    cancer.data, cancer.target, stratify=cancer.target, random_state=42)
logreg = LogisticRegression().fit(X_train, y_train)
print("Training set score: {:.3f}".format(logreg.score(X_train, y_train)))
print("Test set score: {:.3f}".format(logreg.score(X_test, y_test)))

我已经看到了几种可能的解决方法，但由于我只是在一般情况下学习，我不确定需要什么。

Original author's notebook

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn jupyter-notebook

【解决方案1】：

这意味着您正在使用的数据不处于与给定算法收敛的良好状态。当您使用逻辑回归时，sklearn 的默认 max_iter 值为 100。

您可以尝试使用StandartScaler 扩展您的数据。这基本上是在为有助于收敛的 ML 算法准备好数据。

或者你可以换max_iter看看会不会收敛。

例如：

logreg = LogisticRegression(max_iter = 1000).fit(X_train, y_train)

【讨论】：