def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] #? sigm

oid = 1 / (1 + np.exp(-x @ beta)) # 计算sigmoid函数的值
loss = -np.sum(y * np.log(sigmoid) + (1 - y) * np.log(1 - sigmoid)) / n # 计算损失值
return loss

这是一个用于逻辑回归的目标函数，其中x是特征矩阵，y是标签向量，beta是模型参数向量。函数中通过使用sigmoid函数计算预测值，并使用交叉熵损失函数计算损失值。最终返回的是损失值。

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def ObjFun(x=X,y=Y,beta=beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n_x = x.shape[0] p = x.shape[1] #? sigmoid = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(sigmoid, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) # 除以 n 是为了消除样本数量的影响，使得不同样本数量的训练集可以进行比较 return ObjVal

这段代码实现了逻辑回归的目标函数，计算给定参数beta的损失值。

其中，x是输入特征的矩阵，y是真实标签，beta是模型参数向量。

代码首先计算sigmoid函数，然后使用np.clip函数将预测值限制在一个很小的区间内，避免出现log(0)的情况。接着，代码计算交叉熵损失，最后返回损失值。

需要注意的是，除以n是为了消除样本数量的影响，使得不同样本数量的训练集可以进行比较。

帮我把def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n_x = x.shape[0] p = x.shape[1] #? sigmoid = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(sigmoid, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n_x # 除以 n 是为了消除样本数量的影响，使得不同样本数量的训练集可以进行比较 return ObjVal 依据上面的传递一下y和beta

好的，我们可以将y和beta作为参数传递给ObjFun()函数。修改后的代码如下：

def ObjFun(x, y, beta):
    """
    Logistic regression loss function
    :param beta: model parameter vector
    :param x: feature matrix
    :param y: label vector
    :return: loss value
    """
    n_x = x.shape[0]
    p = x.shape[1]
    sigmoid = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta)))
    pred = np.clip(sigmoid, 1e-15, 1 - 1e-15)
    ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n_x
    return ObjVal

在调用ObjFun()函数时，可以通过传递y和beta参数来计算损失值。例如：

x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y = np.array([0, 1, 0])
beta = np.array([0.5, 0.5])
loss = ObjFun(x, y, beta)
print(loss)

这里我们创建了一个2维的特征矩阵x，一个标签向量y，以及一个模型参数向量beta。然后调用ObjFun()函数，传递x、y和beta参数，计算得到的损失值将被存储在loss变量中，并打印出来。