Python Scikit Learnは、ロジスティック回帰の線形分離問題をどのように処理しますか？

このようなロジスティック回帰と線形分離を扱うRからの警告に関する投稿はすでにあります。Python Scikit Learnでこの問題がすべて最適化関数のL1 / L2正則化部分によって解決されるかどうかを確認したいだけです。言い換えれば、ユーザーは無限のMLE推定警告をから取得しないと言っても安全sklearn.linear_model.LogisticRegressionですか？

はい、sklearn.linear_model.LogisticRegression完全分離の問題を「解決」するペナルティ付きロジスティック回帰を使用します。Cただし、設定した値が大きすぎる場合でも、結果が悪くなる可能性があります。