logistic回归在Python sklearn和SAS proc logistic的实现区别有哪

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1.两者都是最大化似然函数求解模型参数，但具体的求解方法是不是有区别呢？

2.两者处理过拟合不同，Python sklearn自带L1,L2正则化默认使用L2正则化，而SAS proc logistic可以通过逐步回归处理

3.从模型结果来看，proc logistic就是统计意义上的结果，会给出系数和p值等，而Python sklearn只有一个系数，截距项都没有，这该如何理解呢？

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关键词：模型参数 逐步回归 似然函数 求解模型 求解方法

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