python logistic损失函数代码实现

时间: 2023-11-08 10:55:30 浏览: 34
在Python中实现逻辑回归的损失函数代码如下所示: ```python 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: ```python 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 regression损失函数的导函数python代码

在Python中,logistic regression的损失函数是交叉熵损失函数。其导函数可以使用以下代码计算: ```python def sigmoid(z): # Sigmoid函数 return 1 / (1 + np.exp(-z)) def logistic_loss_gradient(X, y, theta): # 计算logistic regression的损失函数的导函数 m = len(y) h = sigmoid(X.dot(theta)) grad = (1/m) * X.T.dot(h - y) return grad ``` 其中,sigmoid函数用于将线性回归的结果转换为概率值。logistic_loss_gradient()函数计算损失函数的导函数,其中X是特征矩阵,y是标签向量,theta是模型参数。返回的是导数矩阵。

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