我使用了sklearn的LogisticRegression，并且想查看参数C，因为我的模型似乎出现了过拟合。所以我做了以下操作：

weightes,params = [],[]for c in np.arange(-5,5):    lr = LogisticRegression(C=10**c,random_state=0,n_jobs=-1)    lr.fit(trainDataX,trainDataY)    weightes.append(lr.coef_[1])    params.append(10**c)

但是我得到了以下错误：

IndexError                             Traceback (most recent call last)<ipython-input-30-2b13dbdd7faf> in <module>()      4     lr = LogisticRegression(C=10**c,random_state=0,n_jobs=-1)      5     lr.fit(trainDataX,trainDataY)----> 6     weightes.append(lr.coef_[1])      7     params.append(10**c)IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1

我真的很想知道为什么会这样，以及如何解决这个问题…..

回答：

lr.coef_中存储的数组只有一个元素。Logistic回归模型将拟合的截距存储在lr.intercept中，将预测变量的系数存储在lr.coef中。你的模型可能只有一个预测变量。