我有一个数据集，包含数值和分类数据，我想根据患者的医学特征预测不良结果。我为我的数据集定义了一个预测流程，如下所示：
X = dataset.drop(columns=['target'])y = dataset['target']# 定义分类和数值转换器numeric_transformer = Pipeline(steps=[ ('knnImputer', KNNImputer(n_neighbors=2, weights="uniform")), ('scaler', StandardScaler())])categorical_transformer = Pipeline(steps=[ ('imputer', SimpleImputer(strategy='constant', fill_value='missing')), ('onehot', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'))])# 将对象列分配给分类转换器，其余列分配给数值转换器preprocessor = ColumnTransformer(transformers=[ ('num', numeric_transformer, selector(dtype_exclude="object")), ('cat', categorical_transformer, selector(dtype_include="object"))])# 将分类器附加到预处理流程中。现在我们有了一个完整的预测流程。clf = Pipeline(steps=[('preprocessor', preprocessor), ('classifier', LogisticRegression())])X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)clf.fit(X_train, y_train)print("model score: %.3f" % clf.score(X_test, y_test))然而，运行这段代码时，我得到了以下警告信息：
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.htmlPlease 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) model score: 0.988有人能解释一下这个警告是什么意思吗？我是机器学习的新手，所以对如何改进预测模型有些迷茫。正如您从数值转换器中看到的，我通过标准化对数据进行了缩放。我也对模型得分相当高感到困惑，不知道这是好事还是坏事。
回答：
这个警告主要说明了它的意思：建议尝试使求解器（算法）收敛。
lbfgs代表：“有限记忆的布罗伊登-弗莱彻-戈尔法布-香农算法”。这是Scikit-Learn库提供的求解器算法之一。
有限记忆这个术语简单地意味着它只存储少数表示梯度近似的向量。
它在相对较小的数据集上有更好的收敛性。
但什么是算法收敛呢？
简单来说，如果求解的误差在一个非常小的范围内波动（即，几乎没有变化），那么这意味着算法达到了解决方案（不一定是最好的解决方案，因为它可能卡在所谓的“局部最优”）。
另一方面，如果误差明显变化（即使误差相对较小[像您的情况分数很好]，但每次迭代之间的误差差异大于某个容忍度），那么我们说算法没有收敛。
现在，您需要知道Scikit-Learn API有时会为用户提供一个选项，指定算法在以迭代方式搜索解决方案时应采取的最大迭代次数：
LogisticRegression(... solver='lbfgs', max_iter=100 ...)如您所见，LogisticRegression中的默认求解器是’lbfgs’，默认的最大迭代次数是100。
最后，请注意，增加最大迭代次数并不能保证收敛，但它确实有帮助！
更新：
根据您下面的评论，以下是一些可能有助于算法收敛的尝试（许多建议中的一些）：
