return 1/ (1 + np.exp(-z))
时间: 2024-06-05 12:10:16 浏览: 11
这是逻辑斯蒂回归中的sigmoid函数,将任意实数值的输入映射到了0到1之间的输出。这个函数的公式为:$f(z) = \frac{1}{1+e^{-z}}$,其中$z$为输入。在机器学习任务中,逻辑斯蒂回归模型可以用来进行二分类问题的预测。将模型的预测结果通过sigmoid函数进行转换,可以得到一个概率值,表示样本属于正类的概率。
相关问题
RuntimeWarning: overflow encountered in exp return np.exp(z)/(1+np.exp(z))
这个警告通常出现是因为指数函数(exp)的参数过大,导致其计算结果超出了计算机的表示范围,从而出现溢出(overflow)的情况。
为了避免这个警告,可以使用一些数值稳定的方法来计算sigmoid函数,避免指数函数的参数过大。以下是一些示例代码:
1. 使用logistic函数
```
def sigmoid(z):
return 1 / (1 + np.exp(-z))
```
这里使用了logistic函数的形式来计算sigmoid函数,避免了指数函数的参数过大的问题。
2. 使用sigmoid函数的性质
```
def sigmoid(z):
if z >= 0:
return 1 / (1 + np.exp(-z))
else:
return np.exp(z) / (1 + np.exp(z))
```
这里利用了sigmoid函数的性质,将输入值分为正数和负数两种情况来计算sigmoid函数,避免了指数函数的参数过大的问题。
以上两种方法都可以避免出现警告,并且计算结果准确。
def sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(-x)) 将这段代码使用plot表示出来
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def sigmoid(z):
return 1 / (1 + np.exp(-z))
# 生成数据
x = np.linspace(-10, 10, 1000)
y = sigmoid(x)
# 绘制图像
plt.plot(x, y)
plt.title('Sigmoid Function')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()
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