是否有可用于logistic回归超参数调优的R包或相关函数

首先澄清基础认知：

常规无正则化的Logistic回归本身不存在超参数，基础glm()函数默认拟合的就是这类采用最大似然估计的广义线性模型，所以没有可调整的超参数属于正常情况，不存在「参数固定为默认值、不支持用户自定义」的问题。

对应疑问的具体解答 #

1. 支持Logistic回归超参数调优的R包/工具 #

你所说的带可调超参数的Logistic回归，一般是指加入了正则化项的变体，R有非常成熟的对应实现：

• 首选glmnet包：这是R生态中做正则化回归的标准工具，支持L1（Lasso）、L2（Ridge）、弹性网正则化的Logistic回归，可调超参数包含正则化强度lambda、弹性网混合比例alpha，自带cv.glmnet()函数可以直接完成交叉验证自动寻优，无需自行实现遍历逻辑。示例调用代码如下：

library(glmnet)
# 构造特征矩阵feature_matrix、二分类响应变量label_vector
cv_model <- cv.glmnet(x = feature_matrix, y = label_vector, family = "binomial", alpha = 0.5)
# 采用最优lambda拟合最终模型
best_model <- glmnet(x = feature_matrix, y = label_vector, family = "binomial", 
                     alpha = 0.5, lambda = cv_model$lambda.min)

• 通用调优框架：如果需要实现更复杂的超参数搜索策略（比如网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化），可以使用caret或者tidymodels框架，直接将正则化Logistic回归设置为待调优模型，指定超参数搜索范围后即可自动完成调优，实现逻辑和Python的scikit-learn相关工具完全一致，可以得到和Python完全相同的调优效果。

2. 是否需要修改glm()源码实现超参数自定义 #

完全不需要修改glm()的原始代码。glm()的定位本身就是拟合无正则化的广义线性模型，如果你需要带正则化的Logistic回归变体，直接使用上述成熟的第三方包即可，这些包的运算效率、数值稳定性都远高于自行修改源码的实现方案。 #

内容的提问来源于stack exchange，提问作者S J