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def sigmoid(x):定義sigmoid函數(shù)

return 1/(1+np.exp(-x))

進(jìn)行邏輯回歸的參數(shù)設(shè)置以及迭代

def weights(x,y,alpha,thershold):
#初始化參數(shù)
m,n = x_train.shape
theta = np.random.rand(n) #參數(shù)
cnt = 0 # 迭代次數(shù)
max_iter = 50000
#開(kāi)始迭代
while cnt < max_iter:
cnt += 1
diff = np.full(n,0)
for i in range(m):
diff = (y[i]-sigmoid(theta.T @ x[i]))*x[i]
theta = theta + alpha * diff
if(abs(diff)
預(yù)測(cè)函數(shù)
def predict(x_test,theta):
if sigmoid(theta.T @ x_test)>0.5:
return 1
else:return 0
調(diào)用函數(shù)
x_train = np.array([[1,2.697,6.254],
[1,1.872,2.014],
[1,2.312,0.812],
[1,1.983,4.990],
[1,0.932,3.920],
[1,1.321,5.583],
[1,2.215,1.560],
[1,1.659,2.932],
[1,0.865,7.362],
[1,1.685,4.763],
[1,1.786,2.523]])
y_train = np.array([1,0,0,1,0,1,0,0,1,0,1])
alpha = 0.001 # 學(xué)習(xí)率
thershold = 0.01 # 指定一個(gè)閾值，用于檢查兩次誤差
print(weights(x_train,y_train,alpha,thershold))
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                                                新聞名稱：怎么理解并掌握Python邏輯回歸-創(chuàng)新互聯(lián)                                                

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