self.num_samples = self.weights.shape[0]
时间: 2024-06-05 10:08:03 浏览: 10
这行代码是在定义一个类中的构造函数中实现的,它的作用是初始化类中的成员变量self.num_samples。其中self.weights是一个一维数组,表示每个样本的权重,而self.weights.shape[0]则表示这个数组的长度,也就是样本的数量。因此,self.num_samples的值就是样本的数量。通过这个值,可以在训练模型的过程中计算每个批次中应该包含多少个样本。
相关问题
def train(self, X, y): num_samples, num_features = X.shape # 初始化权重和偏置 self.weights = np.zeros(num_features) self.bias = 0 for _ in range(self.num_iterations): linear_model = np.dot(X, self.weights) + self.bias y_pred = self.sigmoid(linear_model) # 计算梯度 dw = (1 / num_samples) * np.dot(X.T, (y_pred - y)) db = (1 / num_samples) * np.sum(y_pred - y) # 添加正则化项 if self.regularization == 'l1': dw += (self.reg_strength / num_samples) * np.sign(self.weights) elif self.regularization == 'l2': dw += (self.reg_strength / num_samples) * self.weights # 更新权重和偏置 self.weights -= self.learning_rate * dw self.bias -= self.learning_rate * db
这段代码是一个二分类的逻辑回归模型的训练过程。其中train函数用于训练模型,输入的X是一个n*m的矩阵,其中n是样本数,m是特征数;y是一个长度为n的向量,表示每个样本的标签;num_iterations表示迭代次数;regularization表示正则化方式,可以是'l1'或'l2';reg_strength表示正则化项的强度;learning_rate表示学习率。在训练过程中,先通过线性模型计算出每个样本属于正例的概率,然后通过梯度下降更新权重和偏置,使得损失函数最小化。在更新权重和偏置时,如果使用了正则化,就需要加上正则化项。其中,dw表示权重的梯度,db表示偏置的梯度,sigmoid函数是逻辑回归中常用的激活函数,用于将线性模型的输出映射到0到1之间的概率值。
逻辑回归梯度下降代码
逻辑回归是一种常用的分类算法,梯度下降是逻辑回归中常用的优化算法。下面是逻辑回归梯度下降的代码示例:
```python
import numpy as np
class LogisticRegression:
def __init__(self, learning_rate=0.01, num_iterations=1000):
self.learning_rate = learning_rate
self.num_iterations = num_iterations
self.weights = None
self.bias = None
def sigmoid(self, z):
return 1 / (1 + np.exp(-z))
def initialize_parameters(self, n_features):
self.weights = np.zeros(n_features)
self.bias = 0
def fit(self, X, y):
n_samples, n_features = X.shape
self.initialize_parameters(n_features)
for _ in range(self.num_iterations):
linear_model = np.dot(X, self.weights) + self.bias
y_predicted = self.sigmoid(linear_model)
dw = (1 / n_samples) * np.dot(X.T, (y_predicted - y))
db = (1 / n_samples) * np.sum(y_predicted - y)
self.weights -= self.learning_rate * dw
self.bias -= self.learning_rate * db
def predict(self, X):
linear_model = np.dot(X, self.weights) + self.bias
y_predicted = self.sigmoid(linear_model)
y_predicted_cls = [1 if i > 0.5 else 0 for i in y_predicted]
return y_predicted_cls
```
上述代码实现了一个简单的逻辑回归类,其中包括了sigmoid函数、参数初始化、模型训练和预测等功能。你可以根据自己的需求进行调整和扩展。
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