《表2 正则化后逻辑回归学习率与准确性关系》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《逻辑回归分类识别优化研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

通过对比表1和表2，可以看出正则化后的逻辑回归模型比逻辑回归模型在训练集中识别率有所降低但测试集中的识别准确率提高。梯度下降算法收敛所需要的迭代次数根据模型的不同而不同，通过绘制算法不同学习率下代价函数的收敛曲线可直观了解。随着迭代次数的逐渐增加误差值逐渐减小，曲线趋向于平滑，如图2所示。