1. 概述
在scikit-learn中，与逻辑回归有关的主要是这3个类。LogisticRegression， LogisticRegressionCV 和logistic_regression_path。其中LogisticRegression和LogisticRegressionCV的主要区别是LogisticRegressionCV使用了交叉验证来选择正则化系数C。而LogisticRegression需要自己每次指定一个正则化系数。除了交叉验证，以及选择正则化系数C以外， LogisticRegression和LogisticRegressionCV的使用方法基本相同。
logistic_regression_path类则比较特殊，它拟合数据后，不能直接来做预测，只能为拟合数据选择合适逻辑回归的系数和正则化系数。主要是用在模型选择的时候。一般情况用不到这个类，所以后面不再讲述logistic_regression_path类。
此外，scikit-learn里面有个容易让人误解的类RandomizedLogisticRegression,虽然名字里有逻辑回归的词，但是主要是用L1正则化的逻辑回归来做特征选择的，属于维度规约的算法类，不属于我们常说的分类算法的范畴。
后面的讲解主要围绕LogisticRegression和LogisticRegressionCV中的重要参数的选择来来展开，这些参数的意义在这两个类中都是一样的。
2. 正则化选择参数：penalty
LogisticRegression和LogisticRegressionCV默认就带了正则化项。penalty参数可选择的值为"l1"和"l2".分别对应L1的正则化和L2的正则化，默认是L2的正则化。
在调参时如果我们主要的目的只是为了解决过拟合，一般penalty选择L2正则化就够了。但是如果选择L2正则化发现还是过拟合，即预测效果差的时候，就可以考虑L1正则化。另外，如果模型的特征非常多，我们希望一些不重要的特征系数归零，从而让模型系数稀疏化的话，也可以使用L1正则化。
penalty参数的选择会影响我们损失函数优化算法的选择。即参数solver的选择，如果是L2正则化，那么4种可选的算法{‘newton-cg’, ‘lbfgs’, ‘liblinear’, ‘sag’}都可以选择。但是如果penalty是L1正则化的话，就只能选择‘liblinear’了。这是因为L1正则化的损失函数不是连续可导的，而{‘newton-cg’, ‘lbfgs’,‘sag’}这三种优化算法时都需要损失函数的一阶或者二阶连续导数。而‘liblinear’并没有这个依赖。
具体使用了这4个算法有什么不同以及有什么影响我们下一节讲。
3. 优化算法选择参数：solver
