前提・実現したいこと
sklearnのiris.datasetsをロジスティク回帰を用いて学習しています。model.fitをすると問題なく動き、そのあと、model.predictをしても結果を返してくれるます。ただ、警告が出てきます。どうしてあげたら良いでしょうか?
発生している問題・エラーメッセージ
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/sklearn/linear_model/_logistic.py:940: ConvergenceWarning: lbfgs failed to converge (status=1): STOP: TOTAL NO. of ITERATIONS REACHED LIMIT. Increase the number of iterations (max_iter) or scale the data as shown in: https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html Please also refer to the documentation for alternative solver options: https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression extra_warning_msg=_LOGISTIC_SOLVER_CONVERGENCE_MSG) LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, l1_ratio=None, max_iter=100, multi_class='auto', n_jobs=None, penalty='l2', random_state=None, solver='lbfgs', tol=0.0001, verbose=0, warm_start=False)
該当のソースコード
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data,iris.target,test_size=0.3)
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model=LogisticRegression()
model.fit(X_train,y_train)
python
試したこと
ここに問題に対して試したことを記載してください。
補足情報(FW/ツールのバージョンなど)
google colab
>どうしてあげたら良いでしょう
メッセージを読んで(理解して)対応すればいいのではないでしょうか。