上面代码能有logistic计算公式吗
时间: 2024-05-17 18:11:29 浏览: 6
当使用逻辑回归模型时,模型的计算公式如下:
$$ h_{\theta}(x) = \frac{1}{1 + e^{-(\theta_0 + \theta_1 x_1 + \theta_2 x_2 + \dots + \theta_n x_n)}} $$
其中 $h_{\theta}(x)$ 表示预测的结果,$x_1, x_2, \dots, x_n$ 表示模型的 $n$ 个特征,$\theta_0, \theta_1, \dots, \theta_n$ 是模型的参数,它们需要通过训练数据得到。
在逻辑回归模型中,我们使用 sigmoid 函数将上述公式中的预测结果转换为一个概率值,该概率值表示目标变量为 1 的概率。sigmoid 函数的公式如下:
$$ g(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}} $$
其中 $z$ 表示逻辑回归模型的输入,即 $z = \theta_0 + \theta_1 x_1 + \theta_2 x_2 + \dots + \theta_n x_n$。将 $h_{\theta}(x)$ 代入上式可得:
$$ P(y=1|x;\theta) = h_{\theta}(x) = g(\theta_0 + \theta_1 x_1 + \theta_2 x_2 + \dots + \theta_n x_n) $$
这个概率值可以用于预测目标变量的值,如果概率值大于等于 0.5,则预测目标变量为 1,否则预测目标变量为 0。
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$$
P(y=1|x)=\frac{1}{1+e^{-(wx+b)}}
$$
其中,$P(y=1|x)$表示当输入为$x$时,输出为1的概率;$w$和$b$分别表示模型的权重和偏置。在实际应用中,我们通常使用梯度下降等算法来求解模型的参数。
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