逻辑回归c语言实例代码
时间: 2024-10-15 08:01:20 浏览: 19
mlelr:C语言中逻辑回归的参考实现
逻辑回归是一种用于分类任务的统计学模型,尤其适用于二元分类问题。在C语言中实现逻辑回归的基本步骤通常包括数据预处理、模型训练和预测。以下是一个简单的逻辑回归模型的C语言示例代码,这里假设我们使用了梯度下降法进行参数估计:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
// 定义sigmoid函数
double sigmoid(double z) {
return 1 / (1 + exp(-z));
}
// 计算损失函数
double cost_function(double* theta, int m, double* X, double* y) {
double hypothesis = 0, sum = 0;
for (int i = 0; i < m; i++) {
hypothesis += theta[0] + theta[1] * X[i][0]; // 假设值
if (hypothesis > 0)
sum += log(sigmoid(hypothesis));
else
sum += log(1 - sigmoid(hypothesis));
}
return -sum/m;
}
// 梯度下降更新
void gradient_descent(double* theta, int alpha, int m, double* X, double* y) {
int n = sizeof(X[0]) / sizeof(X[0][0]);
for (int i = 0; i < n+1; i++) {
double grad = 0;
for (int j = 0; j < m; j++) {
grad += (sigmoid(theta[0] + theta[1] * X[j][i]) - y[j]) * X[j][i];
}
theta[i] -= alpha * grad / m;
}
}
int main() {
// 数据集模拟,假设X是特征数组,y是标签数组
int m = 100;
double* X = malloc(sizeof(double)*m);
double* y = malloc(sizeof(double)*m);
// ... 初始化数据 ...
int alpha = 0.01; // 学习率
int max_iterations = 1000; // 最大迭代次数
double* theta = malloc(sizeof(double) * (n+1)); // 初始化θ
for (int i = 0; i <= n; i++)
theta[i] = 0;
for (int iter = 0; iter < max_iterations; iter++) {
gradient_descent(theta, alpha, m, X, y);
printf("Cost after iteration %d: %.4f\n", iter, cost_function(theta, m, X, y));
}
// 预测新样本
double new_sample = ...; // 新输入特征
int prediction = (sigmoid(theta[0] + theta[1] * new_sample) >= 0.5 ? 1 : 0);
printf("Prediction for sample: %d\n", prediction);
free(X);
free(y);
free(theta);
return 0;
}
```
请注意,这只是一个基础示例,实际应用中需要处理更多的细节,如正则化、交叉验证等,并且数据应该从文件读取或通过其他方式加载。此外,这个例子没有包含输入数据的划分和测试部分。
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