对率回归 python
时间: 2023-10-15 08:06:45 浏览: 59
对率回归(Logistic Regression)是一种常用的分类算法,可以用于二分类和多分类问题。在这个引用中,提供了对率回归的python实现。
首先,sigmoid函数是对率回归中使用的激活函数,它的作用是将实数映射到[0,1]的区间,用于表示概率。其定义如下:
def sigmoid(z):
return 1.0 / (1 + np.exp(-z))
然后是测试过程,该过程用于计算在给定参数w下的预测准确率。它的实现如下:
def test(dataset, labelset, w):
data = np.mat(dataset)
a = np.ones((len(dataset), 1))
data = np.c_[data, a]
y = sigmoid(np.dot(data, w))
b, c = np.shape(y)
rightcount = 0
for i in range(b):
flag = -1
if y[i, 0] > 0.5:
flag = 1
else:
flag = 0
if labelset[i] == flag:
rightcount += 1
rightrate = rightcount / len(dataset)
return rightrate
接下来是训练过程,该过程用于通过梯度下降法更新参数w,并计算在测试集上的预测准确率。它的实现如下:
def trainning(dataset, labelset, test_data, test_label):
data = np.mat(dataset)
label = np.mat(labelset).transpose()
w = np.ones((len(dataset) + 1, 1))
a = np.ones((len(dataset), 1))
data = np.c_[data, a]
n = 0.0001
rightrate = 0.0
while rightrate < 0.75:
c = sigmoid(np.dot(data, w))
b = c - label
change = np.dot(np.transpose(data), b)
w = w - change * n
rightrate = test(test_data, test_label, w)
return w