python 邏輯迴歸 satasmodels 和 sklearn LogisticRegression結果係數總是不一致
除了LogisticRegression要設置fit_intercept = False以外，會發現sklearn的各變量的係數
都會比satasmodels 要小一些
這說明sklearn中有正則化，但是satasmodels 的logit沒有正則化，而且sklearn中的正則化無法取消。
解決方法如下：
如圖所示可以對反正則化係數C設置一個極大值，結果就很接近了
Python ： satasmodels & sklearn LogisticRegression
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