python logistic损失函数代码实现

在Python中实现逻辑回归的损失函数代码如下所示：

import numpy as np

def sigmoid(z):
    return 1 / (1 + np.exp(-z))

def compute_cost(X, y, theta):
    m = len(y)
    h = sigmoid(X.dot(theta))
    cost = -(1/m) * np.sum((y*np.log(h)) + ((1-y)*np.log(1-h)))
    return cost

def gradient_descent(X, y, theta, alpha, num_iterations):
    m = len(y)
    costs = []
    for _ in range(num_iterations):
        h = sigmoid(X.dot(theta))
        gradient = (1/m) * X.T.dot(h-y)
        theta -= alpha * gradient
        cost = compute_cost(X, y, theta)
        costs.append(cost)
    return theta, costs

其中，`X`是特征向量矩阵，`y`是标签向量，`theta`是权重矩阵，`alpha`是学习率，`num_iterations`是迭代次数。

相关问题

logistic regression损失函数python代码

下面是一个简单的 logistic regression 损失函数 Python 代码示例：

import numpy as np

def sigmoid(z):
    """sigmoid函数"""
    return 1 / (1 + np.exp(-z))

def loss(h, y):
    """损失函数"""
    return (-y * np.log(h) - (1 - y) * np.log(1 - h)).mean()

def logistic_regression(X, y, num_iterations, learning_rate):
    """logistic regression模型训练"""
    # 初始化模型参数
    theta = np.zeros(X.shape[1])
    # 迭代训练
    for i in range(num_iterations):
        # 计算模型预测值
        z = np.dot(X, theta)
        h = sigmoid(z)
        # 计算损失函数
        l = loss(h, y)
        # 计算梯度
        gradient = np.dot(X.T, (h - y)) / y.size
        # 更新模型参数
        theta -= learning_rate * gradient
    return theta

其中，`sigmoid` 函数是 logistic regression 模型中常用的激活函数；`loss` 函数是 logistic regression 模型中常用的损失函数，它计算模型预测值与实际值之间的差异；`logistic_regression` 函数是 logistic regression 模型的训练函数，它通过迭代训练来更新模型参数，使得损失函数最小化。

logistic损失函数python定义

Logistic损失函数，也称为交叉熵损失函数，是一种常用于二分类问题的损失函数。在Python中，可以使用以下方式定义Logistic损失函数：

import numpy as np

def logistic_loss(y_true, y_pred):
    epsilon = 1e-15  # 避免log(0)的情况
    y_pred = np.clip(y_pred, epsilon, 1 - epsilon)  # 将预测值限制在(epsilon, 1-epsilon)之间
    loss = - (y_true * np.log(y_pred) + (1 - y_true) * np.log(1 - y_pred))  # 计算交叉熵损失
    return np.mean(loss)  # 返回平均损失

其中，`y_true`是真实标签，`y_pred`是模型的预测值。首先，为了避免计算log(0)的情况，我们使用`np.clip`函数将预测值限制在一个较小的范围内。然后，根据交叉熵的定义，计算每个样本的损失，并取平均值作为最终的损失。