LogisticRegression 和 LogisticRegressionCV 是 scikit-learn 库中用于逻辑回归的两个类，它们之间的区别如下。
1、LogisticRegression
LogisticRegression 是用于二分类或多分类问题的逻辑回归模型。可以使用不同的优化算法（如拟牛顿法、坐标下降法）来拟合逻辑回归模型。可以根据需要设置正则化项（L1正则化或L2正则化）以控制模型的复杂度。可以通过调整超参数（如正则化强度、优化算法等）来改善模型性能。
示例代码：
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X, y)2、LogisticRegressionCV
LogisticRegressionCV 是基于交叉验证的逻辑回归模型，用于自动选择最佳的正则化强度。在拟合过程中，它会执行交叉验证来评估不同正则化强度的性能，并选择性能最佳的正则化强度。
可以指定要尝试的正则化强度值的范围，以及交叉验证的折数。自动选择的最佳正则化强度可以通过LogisticRegressionCV对象的C_属性获得。
示例代码：
from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV
lr_cv = LogisticRegressionCV(cv=5)
lr_cv.fit(X, y)
best_C = lr_cv.C_3、总结
LogisticRegression 用于拟合逻辑回归模型，并手动调整超参数。LogisticRegressionCV 基于交叉验证自动选择最佳的正则化强度，无需手动调整超参数。
根据你的需求，你可以选择使用其中之一。如果你希望手动调整正则化强度或其他超参数，可以使用LogisticRegression。如果你希望自动选择最佳的正则化强度，并进行交叉验证来提高模型性能，可以使用LogisticRegressionCV。