我是机器学习的新学习者，我想做一个只有少数属性的2级分类 . 我通过在线研究得知，两类平均感知器算法适用于线性模型的两类分类 .
但是，我一直在阅读Scikit-learn的文档，如果Scikit-learn提供了一个平均的感知器算法，我有点困惑 .
我想知道 sklearn.linear_model.Perceptron 类是否可以通过正确设置参数来实现为两级平均感知器算法 .
sklearn.linear_model.Perceptron
非常感谢你的帮助 .
如果我错了，我相信有人会纠正我，但我不相信平均感知器是在sklearn中实现的 . 如果我没记错的话，sklearn中的Perceptron只是具有某些默认参数的SGD .
话虽如此，你有没有尝试过良好的旧逻辑回归？虽然它可能不是最性感的算法，但它通常确实提供了良好的结果，并且可以作为基线来查看是否需要探索更复杂的方法 .
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如果我错了，我相信有人会纠正我，但我不相信平均感知器是在sklearn中实现的 . 如果我没记错的话，sklearn中的Perceptron只是具有某些默认参数的SGD .
话虽如此，你有没有尝试过良好的旧逻辑回归？虽然它可能不是最性感的算法，但它通常确实提供了良好的结果，并且可以作为基线来查看是否需要探索更复杂的方法 .