Add more regularization options to LogisticRegressionClassifier
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performance
- 主要言語
- Python
- スター
- 850
- フォーク
- 96
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
説明
Our `LogisticRegressionClassifier` only supports an `l2` [penalty](https://github.com/alteryx/evalml/blob/main/evalml/pipelines/components/estimators/classifiers/logistic_regression.py#L17), but the underlying sklearn implementation additionally [supports](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) `l1`, and `elasticnet`.
I think we should add these regularizer options to our component hyperparameters.
One possible complication is that certain regularizers can only be used with certain solvers.
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