1. 什么是逻辑回归？
逻辑回归是一种二元分类算法，它的目的是预测一个事件的发生概率。逻辑回归的输出结果是一个概率值，用来表示一个事件发生的可能性。逻辑回归可以处理多个特征，对于每个特征都有一个权重，用来决定该特征对于预测结果的影响程度。
2. 逻辑回归的损失函数是什么？
逻辑回归的损失函数是交叉熵损失函数，它的目的是最小化预测结果与实际结果之间的差距。交叉熵损失函数可以有效地惩罚预测结果与实际结果之间的偏差，从而提高模型的准确性。
3. 什么是正则化？
正则化是一种用来防止过拟合的技术，它的目的是限制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。正则化可以通过在损失函数中加入正则化项来实现，正则化项通常是模型参数的平方和。
4. L1正则化和L2正则化有什么区别？
L1正则化和L2正则化都是常用的正则化方法，它们的区别在于正则化项的形式不同。L1正则化的正则化项是模型参数的绝对值之和，它的效果是可以将一些不重要的特征的权重设置为0，从而实现特征选择的功能。L2正则化的正则化项是模型参数的平方和，它的效果是可以将一些特征的权重缩小，从而限制模型的复杂度。
5. 如何选择正则化参数？
正则化参数是控制正则化强度的超参数，它的值越大，正则化的强度越大。选择正则化参数的方法通常是交叉验证，将数据集分成训练集和验证集，对于不同的正则化参数进行训练，选择在验证集上表现最好的正则化参数作为最终的选择。
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