逻辑回归 paddle

逻辑回归是一种用于预测二元分类结果的概率模型，它基于sigmoid函数将线性模型的输出映射到0到1之间，表示事件发生的概率。在深度学习框架PaddlePaddle (简称Paddle) 中，逻辑回归作为一个基础模型被广泛使用，特别是在数据挖掘、推荐系统等场景。
PaddlePaddle 提供了简单易用的 API 来创建和训练逻辑回归模型。以下是使用 Paddle构建逻辑回归的基本步骤：

导入所需的库和模块：
import paddle
from paddle import nn

定义模型结构：

class LogisticRegression(nn.Layer):
 def init(self, input_dim):
 super(LogisticRegression, self).init()
 self.fc = nn.Linear(input_dim, 1)
 def forward(self, x):
 y_pred = self.fc(x)
 return paddle.sigmoid(y_pred)


这里，`nn.Linear` 表示一个全连接层，`paddle.sigmoid` 对线性输出应用Sigmoid激活函数。

3. 初始化模型并加载数据：

model = LogisticRegression(input_dim=your_input_dim)
optimizer = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.01)

训练过程：for epoch in range(num_epochs):
for batch_id, data in enumerate(train_loader):
inputs, labels = data
outputs = model(inputs)
loss = nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
# 可能需要添加一些优化和验证步骤

使用模型做预测：predictions = model(test_data)