鸢尾花逻辑回归求交叉熵
时间: 2023-11-26 22:43:39 浏览: 31
鸢尾花逻辑回归求交叉熵的公式如下:
$$
J(\theta) = -\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}[y^{(i)}\log(h_\theta(x^{(i)})) + (1-y^{(i)})\log(1-h_\theta(x^{(i)}))]
$$
其中,$m$为样本数量,$y^{(i)}$为第$i$个样本的真实标签,$h_\theta(x^{(i)})$为第$i$个样本的预测概率。
相关问题
鸢尾花逻辑回归三分类
鸢尾花逻辑回归三分类是指使用逻辑回归算法对鸢尾花数据集进行分类,将鸢尾花分为三个不同的类别。鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集,包含了150个样本,每个样本有四个特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。这些特征用来预测鸢尾花的类别,分别是山鸢尾(Iris-setosa)、变色鸢尾(Iris-versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris-virginica)。
逻辑回归是一种常用的二分类算法,但可以通过一对多(One-vs-Rest)或一对一(One-vs-One)的方式进行多分类。在鸢尾花逻辑回归三分类中,可以使用一对多的方法。具体步骤如下:
1. 将三个类别分别作为正例,其他两个类别作为负例,构建三个二分类模型。
2. 对于每个二分类模型,使用逻辑回归算法进行训练,得到模型参数。
3. 对于一个新的样本,将其输入到三个二分类模型中,分别计算其属于每个类别的概率。
4. 根据概率大小,将样本分为概率最大的类别。
机器学习实验鸢尾花逻辑回归
根据提供的引用内容,机器学习实验二是关于利用逻辑回归进行鸢尾花的分类[^1]。该实验的目的是通过逻辑回归算法对鸢尾花进行分类,并使用TensorFlow框架进行实现。实验结果显示,测试集的准确率达到了0.9375,达到了预期目标。
逻辑回归是一种常用的分类算法,它通过将线性回归模型的输出映射到一个概率值,从而进行分类。在鸢尾花分类实验中,逻辑回归算法被用来将鸢尾花分为不同的类别。
具体的实验步骤和原理可以参考提供的引用内容。在实验中,还使用了Python第三方库TensorFlow、matplotlib和xlrd。在数据预处理过程中,可能会遇到一些问题,但可以通过查阅资料解决。
通过这个实验,学生们可以更好地理解逻辑回归的原理,并熟悉使用TensorFlow、matplotlib和xlrd等库进行机器学习实验。