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Python中的逻辑回归模型参数主要包括以下几个：

1. penalty（正则化参数）：用于对模型训练过程中的参数进行控制和约束，常用的有L1和L2正则化。默认值为“l2”。

2. C（正则化强度）：C的倒数是正则化强度，C越小，则正则化程度越高。默认值为1.0。

3. solver（优化算法）：选择用于优化损失函数的算法。有“newton-cg”、“lbfgs”、“liblinear”、“sag”和“saga”等可选算法。默认值为“lbfgs”。

4. max_iter（最大迭代次数）：模型训练的最大迭代次数，若模型在训练过程中达到最大迭代次数仍未收敛，则训练过程将停止。默认值为100。

5. multi_class（多分类模型类型）：用于指定分类模型处理多分类问题时使用的策略，可选参数为“ovr”和“multinomial”，默认值为“ovr”。

6. n_jobs（并行计算数量）：指定用于训练模型的CPU数量。默认值为1，-1表示使用所有可用CPU。

以上是逻辑回归模型常用的几个参数，如需更详细的内容，建议参考相关文档。