Parameters GridSearchCV中的大C参数意味着什么？

我对机器学习及其概念相当陌生，所以澄清一下会有所帮助

我使用逻辑回归来预测二元结果（0或1）。我正在使用GridSearchCV进行一些超参数调优，以找到最佳的

C

和

惩罚

参数

• 为什么我得了这么高的C
• 高C代表什么

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代码：

# Setup hyperparameter grid
c_space = np.logspace(-5, 8, 15)
param_grid = {'C': c_space, 'penalty': ['l1', 'l2']}

# Instantiate logistic regression classifier
logreg = LogisticRegression()

# Instantiate GridSearchCV
logreg_cv = GridSearchCV(logreg, param_grid, cv=5)

# Fit to data
logreg_cv.fit(X_train, y_train)

# Print the tuned parameters and score
print("Tuned Logistic Regression Parameters:
      {}".format(logreg_cv.best_params_)) 
print("Best score is {}".format(logreg_cv.best_score_))

输出：

Tuned Logistic Regression Parameters: {'C': 268.26957952797272, 'penalty': 'l2'}
Best score is 0.7974137931034483

因为，C是正则化的逆函数，C越大，正则化越小，意味着你的算法更容易过度拟合数据。因为，C是正则化的逆函数，C越大，正则化越小，意味着你的算法更容易过度拟合数据。