"Calibrare con precisione un modello di regressione logistica."
Il modello di regressione logistica può essere ottimizzato in termini di precisione utilizzando tecniche di ottimizzazione degli iperparametri come GridSearchCV. Il modello può essere adattato con vari parametri come la penalità di regolarizzazione (penalità L1 o L2) e la forza di regolarizzazione (parametro alpha) per ottimizzare le prestazioni del modello. Inoltre, le caratteristiche possono essere ottimizzate selezionando o rimuovendo le caratteristiche per garantire le migliori prestazioni.