我在这里做错了什么？
from sklearn.linear_model import LogisticRegression as Lgr
Lgr().fit([[1,0,0], [1,0,1], [1,1,0], [1,1,1]], [0,0,0,1]).predict([[1,0,0], [1,0,1], [1,1,0], [1,1,1]])
这不会像预期的那样给出 [0,0,0,1]。给 [0,0,0,0]。predict_proba 返回所有输出 < 0.5。
原来正则化参数默认为导致欠拟合的值。所以我在构造函数中添加了 C=10（C 是反的，所以更高的值意味着更少的正则化）。我正在做的另一个更改是删除第一个特征变量，因为除非您在构造函数中传递“fit_intercept = False”，否则会自动添加偏差项。这是工作的 AND 函数：
from sklearn.linear_model import LogisticRegression as Lgr
print(LgR(C=10).fit([[0,0], [0,1], [1,0], [1,1]], [0,0,0,1]).predict([[0,0], [0,1], [1,0], [1,1]]))
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