Ключевые отличия между методами newton-cg и liblinear в алгоритме логистической регрессии заключаются в следующем:

• newton-cg поддерживает только L2-регуляризацию и работает быстрее, чем liblinear, для некоторых данных высокой размерности. 1 С его помощью можно изучить истинную полиномиальную модель логистической регрессии. 2
• liblinear использует алгоритм координатного спуска и применяет автоматический выбор параметров (регуляризация L1). 4 Он рекомендуется для наборов данных большой размерности. 4 Однако алгоритм не может изучить настоящую полиномиальную (мультиклассовую) модель, вместо этого задача оптимизации декомпозируется по принципу «один против остальных», поэтому для всех классов обучаются отдельные двоичные классификаторы. 24

Таким образом, выбор между этими методами зависит от конкретных задач и условий работы.