В чем заключаются ключевые отличия между методами newton-cg и liblinear в алгоритме логистической регрессии?

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. storage.googleapis.com С его помощью можно изучить истинную полиномиальную модель логистической регрессии. scikit-learn.ru
• liblinear использует алгоритм координатного спуска и применяет автоматический выбор параметров (регуляризация L1). stackoverflow.com Он рекомендуется для наборов данных большой размерности. stackoverflow.com 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. scikit-learn.ru stackoverflow.com

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