logistic回归 python

逻辑回归是一种常用的机器学习算法，用于解决二分类问题。在Python中，我们可以使用原生的Python代码来实现逻辑回归算法。下面是一个基于原生Python实现逻辑回归算法的示例代码：

# 定义逻辑回归算法
class LogisticRegression:
    def __init__(self, learning_rate=0.003, iterations=100):
        self.learning_rate = learning_rate  # 学习率
        self.iterations = iterations  # 迭代次数

    def fit(self, X, y):
        # 初始化参数
        self.weights = np.random.randn(X.shape[1])
        self.bias = 0

        # 梯度下降
        for i in range(self.iterations):
            # 计算sigmoid函数的预测值
            y_hat = sigmoid(np.dot(X, self.weights) + self.bias)

            # 计算损失函数
            loss = (-1 / len(X)) * np.sum(y * np.log(y_hat) + (1 - y) * np.log(1 - y_hat))

            # 计算梯度
            dw = (1 / len(X)) * np.dot(X.T, (y_hat - y))
            db = (1 / len(X)) * np.sum(y_hat - y)

            # 更新参数
            self.weights -= self.learning_rate * dw
            self.bias -= self.learning_rate * db
            # 打印损失函数值
            if i % 10 == 0:
                print(f"Loss after iteration {i}: {loss}")

    def predict(self, X):
        y_hat = sigmoid(np.dot(X, self.weights) + self.bias)
        y_hat[y_hat >= 0.5] = 1
        y_hat[y_hat < 0.5] = 0
        return y_hat

    def score(self, y_pred, y):
        accuracy = (y_pred == y).sum() / len(y)
        return accuracy

以上是一个简单的逻辑回归模型，其中包含了模型的初始化、拟合、预测和评估等方法。在拟合阶段，模型使用梯度下降算法来不断更新参数以使损失函数最小化。预测阶段，根据模型学习到的参数，计算样本的概率，并进行二分类。最后，通过计算预测值与实际标签的准确率来评估模型的性能。

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