大家好！今天来聊聊机器学习中的一个重要模型——Logistic Regression（逻辑回归） 📈。它虽然名字里有“回归”，但其实是个分类神器！不过，想用好它，得先搞清楚它的参数设置哦~ 😊

首先，咱们看下 `logisticregression()` 的核心参数👇：

- C：正则化强度的倒数，值越小表示正则化越强。调节这个值可以防止过拟合 🛡️。

- solver：优化算法的选择，比如 'liblinear', 'lbfgs' 等。不同场景选不同的算法会更高效 🚀。

- max_iter：最大迭代次数，确保模型能充分训练 🔄。

此外，还有 `penalty`（正则化类型）、`random_state`（随机种子）等细节值得留意。合理配置这些参数，可以让逻辑回归模型的表现大幅提升！🎯

希望这篇简短介绍对你有所帮助！如果还有疑问，欢迎留言讨论~ 💬✨