numpy初始化逻辑回归函数中的w，b的代码

以下是使用numpy初始化逻辑回归模型中w和b的代码示例：

import numpy as np

def initialize_parameters(dim):
    """
    初始化参数w和b
    
    参数：
    dim - 特征数量
    
    返回：
    w - 权重矩阵，大小为 (dim, 1)
    b - 偏置项，一个标量
    """
    w = np.zeros((dim, 1))
    b = 0
    
    assert(w.shape == (dim, 1))
    assert(isinstance(b, float) or isinstance(b, int))
    
    return w, b

在这个示例中，我们使用了numpy的`zeros`函数来创建一个大小为`(dim, 1)`的全零矩阵作为权重矩阵`w`的初始值，并将偏置项`b`初始化为0。最后，我们使用`assert`语句来确保`w`的形状是`(dim, 1)`，`b`是一个标量。

相关问题

用python+numpy编程实现逻辑回归模型，在给定数据集上，绘制损失函数曲线图。使用混淆矩阵、错误率、精度、查全率、查准率、F1指标评估逻辑回归模型性能表现，初始权值w为0，写出代码

好的，我可以回答你的问题。以下是实现逻辑回归模型的 Python 代码示例，包括绘制损失函数曲线图和评估模型性能表现的指标：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义sigmoid函数
def sigmoid(z):
    return 1 / (1 + np.exp(-z))

# 定义损失函数
def loss(y_hat, y):
    return (-y * np.log(y_hat) - (1 - y) * np.log(1 - y_hat)).mean()

# 定义逻辑回归模型和梯度下降算法
def logistic_regression(X, y, lr=0.01, num_iters=1000):
    m, n = X.shape
    w = np.zeros((n, 1))
    b = 0
    cost_list = []
    
    for i in range(num_iters):
        # 计算预测值和损失函数
        y_hat = sigmoid(np.dot(X, w) + b)
        J = loss(y_hat, y)
        cost_list.append(J)

        # 计算梯度并更新参数
        dw = np.dot(X.T, (y_hat - y)) / m
        db = np.mean(y_hat - y)
        w -= lr * dw
        b -= lr * db

    return w, b, cost_list

# 生成一个样本数据集
np.random.seed(0)
m = 100
X = np.random.randn(m, 2)
w_true = np.array([[1], [2]])
b_true = 3
y_true = sigmoid(np.dot(X, w_true) + b_true) > 0.5
y_true = y_true.astype(int)

# 初始化模型参数并进行训练
w_init = np.zeros((2, 1))
b_init = 0
w_trained, b_trained, cost_list = logistic_regression(X, y_true, lr=0.1, num_iters=1000)

# 绘制损失函数曲线图
plt.plot(cost_list)
plt.xlabel('Iteration')
plt.ylabel('Cost')
plt.show()

# 评估模型性能表现
y_pred = sigmoid(np.dot(X, w_trained) + b_trained) > 0.5
y_pred = y_pred.astype(int)

TP = np.sum((y_pred == 1) & (y_true == 1))
FP = np.sum((y_pred == 1) & (y_true == 0))
TN = np.sum((y_pred == 0) & (y_true == 0))
FN = np.sum((y_pred == 0) & (y_true == 1))

accuracy = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN)
error_rate = (FP + FN) / (TP + FP + TN + FN)
precision = TP / (TP + FP)
recall = TP / (TP + FN)
F1 = 2 * precision * recall / (precision + recall)

print('Accuracy: {:.2f}'.format(accuracy))
print('Error rate: {:.2f}'.format(error_rate))
print('Precision: {:.2f}'.format(precision))
print('Recall: {:.2f}'.format(recall))
print('F1 score: {:.2f}'.format(F1))

numpy写逻辑回归预测的代码

下面是一个简单的使用 NumPy 实现逻辑回归预测的代码示例：

import numpy as np

# 生成训练数据
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6]])
y = np.array([0, 0, 1, 1, 1])

# 初始化参数
theta = np.zeros((X.shape[1] + 1, 1))
X = np.hstack((np.ones((X.shape[0], 1)), X))

# 定义 sigmoid 函数
def sigmoid(z):
    return 1 / (1 + np.exp(-z))

# 定义代价函数
def cost_function(X, y, theta):
    m = y.size
    h = sigmoid(X @ theta)
    J = -1 / m * (y @ np.log(h) + (1 - y) @ np.log(1 - h))
    return J

# 定义梯度下降函数
def gradient_descent(X, y, theta, alpha, num_iters):
    m = y.size
    J_history = np.zeros(num_iters)
    for i in range(num_iters):
        h = sigmoid(X @ theta)
        theta -= alpha * 1 / m * X.T @ (h - y)
        J_history[i] = cost_function(X, y, theta)
    return theta, J_history

# 进行训练
theta, J_history = gradient_descent(X, y, theta, 0.1, 100)

# 预测新数据
X_new = np.array([[6, 7], [7, 8]])
X_new = np.hstack((np.ones((X_new.shape[0], 1)), X_new))
y_pred = sigmoid(X_new @ theta)
print(y_pred)

在这个示例中，我们先生成了一些训练数据，然后使用梯度下降法对模型进行训练，最后对新数据进行预测。请注意，这里的代价函数和梯度下降函数都是使用了向量化的 NumPy 实现，这使得代码变得更加简洁和高效。