Il modello di regressione logistica può essere regolato con precisione utilizzando tecniche di ottimizzazione degli iperparametri come GridSearchCV. Il modello può essere adattato con vari parametri come la penalità di regolarizzazione (penalità L1 o L2) e la forza di regolarizzazione (parametro alfa) per ottimizzare le prestazioni del modello. Inoltre, le funzionalità possono essere ottimizzate selezionando o rimuovendo le funzionalità per garantire le migliori prestazioni.
Ottimizza con precisione un modello di regressione logistica.