logistic回归伪代码

Logistic回归是一种用于分类问题的统计模型，它基于sigmoid函数将线性模型映射到(0,1)范围内的概率值，通常用于判断事件发生的可能性。下面是简单的二元逻辑回归的伪代码：

// 初始化步骤
输入：训练数据集(X, y)，其中X是特征矩阵，y是对应的标签向量

1. 计算样本数量 m 和特征数量 n
   m = len(y)
   n = len(X[0])

2. 初始化权重 w 和偏置 b 为零向量（假设 n 维）
   w = [0] * n
   b = 0

3. 设置学习率 α (通常是一个小的正数)

4. 进行迭代次数 T 次（可以选择直到收敛或预设的最大迭代次数）
   for t in range(T):
       // 正向传播
       针对每个训练实例 (x_i, y_i)，计算预测概率 p_i
       z = w.T.dot(x_i) + b  // 线性组合
       p_i = sigmoid(z)  // 应用 sigmoid 函数

       // 梯度下降更新
       dw = α * Σ[(p_i - y_i) * x_i]
       db = α * Σ[(p_i - y_i)]

       // 更新权重和偏置
       w -= dw
       b -= db

5. 返回最终的权重 w 和偏置 b

// sigmoid 函数
sigmoid(x) = 1 / (1 + e^(-x))

相关问题

logistic回归模型代码

Logistic回归是一种广泛用于分类问题的统计模型，尤其适用于二分类问题。它基于sigmoid函数将线性函数映射到0到1之间，从而估计概率。以下是使用Python的scikit-learn库实现一个简单的逻辑回归模型的代码示例：

# 导入所需的库
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd

# 假设你已经有了一个名为df的数据集，包含特征X和目标变量y
# df = pd.read_csv('your_data.csv')  # 用真实数据集路径替换

# 数据预处理（假设特征需要数值化，类别需要编码）
X = df.drop('y', axis=1)  # 去除目标变量
y = df['y']  # 选择目标变量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测新样本
predictions = model.predict(X_test)

# 评估模型性能
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, predictions))
print("Confusion Matrix:\n", confusion_matrix(y_test, predictions))

# 如果需要，可以使用predict_proba方法获取每个样本的概率预测
# probabilities = model.predict_proba(X_test)

Logistic回归python代码

Logistic回归的Python代码如下:

import numpy as np

# 加载数据集
def loadDataSet():
    dataMat = []
    labelMat = []
    fr = open('testSet.txt')
    for line in fr.readlines():
        lineArr = line.strip().split()
        dataMat.append([1.0,float(lineArr[0]),float(lineArr[1])])
        labelMat.append(int(lineArr[2]))
    return dataMat,labelMat

# Sigmoid函数
def sigmoid(inX):
    return 1.0 / (1 + np.exp(-inX))

# 梯度上升算法
def gradAscent(dataMatIn, classLabels):
    dataMatrix = np.mat(dataMatIn)
    labelMat = np.mat(classLabels).transpose()
    m, n = np.shape(dataMatrix)
    alpha = 0.001
    maxCycles = 500
    weights = np.ones((n,1))
    for k in range(maxCycles):
        h = sigmoid(dataMatrix * weights)
        error = labelMat - h
        weights = weights + alpha * dataMatrix.transpose() * error
    return weights

# 测试代码
dataMat,labelMat = loadDataSet()
weights = gradAscent(dataMat, labelMat)
print(weights)