1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下）

逻辑回归是通过正则化来防止过拟合的；

正则化可以防止过拟合是：因为过拟合的时候，拟合函数的系数往往非常大，而正则化是通过约束参数的范数使其不要太大，所以可以在一定程度上减少过拟合情况。

正规化背后的思路就是：如果我们的参数值对应一个较小值的话（参数值比较小），那么往往我们会得到一个形式更简单的假设。

正则化因子，也就是里面的那个lamda，如果它变大了，说明目标函数的作用变小了，正则化项的作用变大了，对参数的限制能力加强了，这会使得参数的变化不那么剧烈。

对于房屋价格预测我们可能有上百种特征，如果我们有一百个特征，我们并不知道如何选择关联度更好的参数，如何缩小参数的数目等等。因此在正则化里，我们要做的事情，就是把减小我们的代价函数（例子中是线性回归的代价函数）所有的参数值，因为我们并不知道是哪一个或哪几个要去缩小。因此，我们需要修改代价函数，在这后面添加一项，就像我们在方括号里的这项。当我们添加一个额外的正则化项的时候，我们收缩了每个参数。

链接：链接1  链接2  链接3  

2.用logiftic回归来进行实践操作，数据不限。

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import classification_report

# 获取乳腺癌数据
data = load_breast_cancer()
# 把数据划分为属性值x和结果集y
x=data['data']
y=data['target']
# 对数据进行划分测试集和训练集，并制定随机种子
x_tr,x_te,y_tr,y_te=train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=6)
# 初始化逻辑函数模型
lr = LogisticRegression()
# 对模型进行训练
lr.fit(x_tr,y_tr)
# 对模型进行预测
pre = lr.predict(x_te)
# 输出数据
print('训练的得分：',lr.score(x_tr,y_tr))
print('测试的得分:', lr.score(x_te,y_te))
print('输出模型的分类报告：\n',classification_report(y_te,pre))

实验截图：