逻辑回归函数优化代码

好的，以下是一个简单的逻辑回归函数优化代码的示例：

import numpy as np

class LogisticRegression:
    def __init__(self, learning_rate=0.01, max_iterations=1000):
        self.learning_rate = learning_rate
        self.max_iterations = max_iterations
    
    def sigmoid(self, z):
        return 1 / (1 + np.exp(-z))
    
    def fit(self, X, y):
        m, n = X.shape
        X = np.insert(X, 0, 1, axis=1) # add bias term
        self.theta = np.zeros(n+1) # initialize weights
        
        for i in range(self.max_iterations):
            z = np.dot(X, self.theta)
            h = self.sigmoid(z)
            grad = np.dot(X.T, (h - y)) / m
            self.theta -= self.learning_rate * grad
        
    def predict(self, X):
        X = np.insert(X, 0, 1, axis=1)
        z = np.dot(X, self.theta)
        h = self.sigmoid(z)
        return np.round(h)

这个代码实现了一个简单的逻辑回归模型。在 `fit` 函数中，我们使用梯度下降法来计算模型的参数，并在 `predict` 函数中使用训练好的模型参数来进行预测。

这里的 `sigmoid` 函数是逻辑函数，用来将输出值映射到 [0,1] 区间内。在 `fit` 函数中，我们首先将数据矩阵 X 加上一个偏置列，然后初始化权重向量为零。然后我们通过梯度下降来不断更新权重向量，使得损失函数最小化。在 `predict` 函数中，我们将测试数据矩阵也加上偏置列，然后使用训练好的权重向量来计算预测结果。

希望这个示例能够帮助你理解逻辑回归函数优化的代码实现。