scikitlearn中达到限制的迭代总数

Question

我想使用熊猫从csv数据加载姿势和运动。但当我想加载数据时，我总是会收到以下错误消息：

C:\Python\Python37\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_logistic.py:765: ConvergenceWarning: lbfgs failed to converge (status=1):
STOP: TOTAL NO. of ITERATIONS REACHED LIMIT.

Increase the number of iterations (max_iter) or scale the data as shown in:
    https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html
Please also refer to the documentation for alternative solver options:
    https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression
  extra_warning_msg=_LOGISTIC_SOLVER_CONVERGENCE_MSG)

据我所知，这意味着lbfgs算法没有收敛，因为已经达到了最大迭代次数。如何用代码解决这个问题？我是python和scikit的新手，所以对于如何改进它，我有点不知所措

Answer 1

这在很大程度上取决于您的数据。根据你提供的数据，回归解算器告诉你它无法解决你给它的问题。您可以尝试增加max_iter的值，看看是否可以修复它。但是oherwise，我建议将所有数据标准化到0-1的区间，然后再试一次。根据我的经验，当在同一计算中处理非常大/非常小的数字时，回归解算器变得不精确/不稳定。它将有最好的机会在一个更容易管理的时间段内很好地工作，比如0-1

但是没有看到这些数据，我就无能为力了