theta = np.zeros((in_features, 1)) best_theta = np.zeros((in_features, 1)) best_loss = np.inf

这段代码是在初始化模型参数，其中`in_features`表示输入特征的数量，`theta`是一个形状为`(in_features, 1)`的全零向量，`best_theta`也是一个形状为`(in_features, 1)`的全零向量，`best_loss`是一个初始值为正无穷的标量，用于保存最优模型参数时的损失值。

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in_features = train_features.shape[1] def train(model, train_features, train_labels, test_features, test_labels, num_epochs, learning_rate, weight_decay, batch_size): train_ls, test_ls = [], [] theta = np.zeros((in_features, 1)) best_theta = np.zeros((in_features, 1)) best_loss = np.inf for epoch in range(num_epochs): train_iter = data_iter(batch_size, train_features, train_labels) for X, y in train_iter: theta=gradientDescent(X, y, theta, learning_rate, weight_decay) train_ls.append(log_rmse(model, train_features, train_labels, theta, len(train_labels)))帮我加个注释

# in_features表示输入特征的数量
in_features = train_features.shape[1]

# 定义训练函数，接受模型、训练数据、测试数据、超参数等作为输入
def train(model, train_features, train_labels, test_features, test_labels,
num_epochs, learning_rate, weight_decay, batch_size):

# 初始化训练误差和测试误差列表
train_ls, test_ls = [], []

# 初始化模型参数theta（权重）
theta = np.zeros((in_features, 1))

# 初始化最佳模型参数和最小测试误差
best_theta = np.zeros((in_features, 1))
best_loss = np.inf

# 循环迭代训练num_epochs次
for epoch in range(num_epochs):

# 随机生成batch_size大小的数据批次，用于训练
train_iter = data_iter(batch_size, train_features, train_labels)

# 遍历数据批次，计算梯度并更新模型参数theta
for X, y in train_iter:
theta=gradientDescent(X, y, theta, learning_rate, weight_decay)

# 计算每轮迭代后的训练误差和测试误差，并存入对应的列表中
train_ls.append(log_rmse(model, train_features, train_labels, theta, len(train_labels)))
test_ls.append(log_rmse(model, test_features, test_labels, theta, len(test_labels)))

# 如果当前模型参数对应的测试误差比历史最小值更小，则更新最佳模型参数和最小测试误差
if test_ls[-1] < best_loss:
best_theta = theta
best_loss = test_ls[-1]

# 返回最佳模型参数和训练误差、测试误差列表
return best_theta, train_ls, test_ls

num_features = self.data.shape[1] self.theta = np.zeros((num_features, 2))

这是一个Python代码片段，其中`self.data`是一个numpy数组，它的形状是`(m, n)`，其中`m`是样本数，`n`是特征数。`self.theta`是一个numpy数组，它的形状是`(n, 2)`，其中第一列表示正类的权重，第二列表示负类的权重。这段代码初始化了`self.theta`为全零。在使用逻辑回归进行二分类时，我们通过最小化损失函数来学习`self.theta`的值。初始化为全零是一个常见的做法，因为它表示我们对每个特征的影响力初始时并没有任何先验知识。