我正在使用scikit-learn的逻辑回归函数进行文本分类（http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html）。我使用网格搜索来选择C参数的值。我是否也需要对max_iter参数进行同样的调整？为什么？
在Sklearn中，C和max_iter参数都有默认值，这意味着它们需要调整。但据我所知，提前停止和L1/L2正则化是两种不同的避免过拟合的方法，执行其中一种就足够了。我假设调整max_iter的值等同于提前停止，这种假设是否正确？
总结一下，以下是我的主要问题：
1- max_iter是否需要调整？为什么？（文档中说这只对某些求解器有用）
2- 调整max_iter是否等同于提前停止？
3- 我们是否应该同时进行提前停止和L1/L2正则化？
回答：
以下是对你编号问题的简单回答，简化处理：
- 是的，有时你需要调整
max_iter。为什么？见下一条。 - 不是。
max_iter是逻辑回归分类器的求解器允许进行的迭代次数，在达到这个次数之前会被停止。目的是达到逻辑回归模型参数的“稳定”解决方案，即这是一个优化问题。如果你的max_iter设置得太低，你可能无法达到最优解，你的模型就会欠拟合。如果值设置得太高，你可能会一直等待解决方案，而准确性提升甚微。如果max_iter太低，你也可能陷入局部最优解。 -
是或不是。
a. L1/L2正则化本质上是对你的复杂模型进行“平滑”，以防止它对训练数据过拟合。如果参数变得过大，它们会在成本中受到惩罚。
b. 提前停止是指在你认为可以接受的某个阶段停止优化你的模型（例如，通过梯度下降）。例如，可以使用RMSE等指标来定义何时停止，或者比较测试/训练数据的指标。
c. 何时使用它们？这取决于你的问题。如果你有一个简单的线性问题，特征有限，你不需要正则化或提前停止。如果你有数千个特征并且遇到过拟合问题，那么可以应用正则化作为一种解决方案。如果你不想等待优化运行到最后，因为你只关心一定程度的准确性，你可以应用提前停止。
最后，如何正确调整max_iter？这取决于你手头的问题。如果你发现你的分类指标显示模型表现不佳，可能是因为你的求解器没有进行足够的步骤来达到最小值。我建议你手动进行调整，并查看成本与max_iter的关系，看看它是否正确达到最小值，而不是自动化处理。
