机器学习常见异常和解决办法汇总

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• • 1.sklearn库的LogisticRegression模型训练时警告lbfgs failed to converge (status=1)
  • 2.sklearn库的LogisticRegression模型使用L1正则报错

1.sklearn库的LogisticRegression模型训练时警告lbfgs failed to converge (status=1)

scikit-learn是一个Python机器学习库，提供了很多基础的模型和算法。在使用LogisticRegression逻辑斯蒂回归模型时，可能会出现警告信息如下：

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
  n_iter_i = _check_optimize_result(

分析：
从警告信息中可以看到，是迭代次数ITERATIONS超过了限制，LogisticRegression的max_iter参数的默认值为100，数据量超过了限制。

解决办法：
只需要在初始化模型的时候给max_iter参数指定一个较大的值就不会超过限制，例如max_iter=10000就不会再出现警告信息。

2.sklearn库的LogisticRegression模型使用L1正则报错

使用sklearn库的LogisticRegression模型时可以指定惩罚项，即正则项，在使用L1正则时会报错，例如LogisticRegression(fit_intercept=True, C=0.1, penalty='l1')，报错如下：

File "XXX\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_logistic.py", line 447, in _check_solver
    raise ValueError(
ValueError: Solver lbfgs supports only 'l2' or 'none' penalties, got l1 penalty.

分析：
可以看到，这是因为在新版的sklearn库中，lbfgs分类器只支持l2惩罚项或者不要惩罚项，要使用L1正则项，则需要使用liblinear分类器，同时dual必须是False。

解决办法：
在设置惩罚项参数的同时，设置分类器为liblinear即可，例如clf = LogisticRegression(fit_intercept=True, C=0.1, penalty='l1', solver='liblinear')。

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