对数几率回归的伪代码

对数几率回归，也称为逻辑回归(logistic regression)，是一种用于二分类或多分类预测的统计模型。其基本思想是通过将线性回归的结果转换为概率形式，来估计事件发生的可能性。以下是使用Python编写的基本对数几率回归的伪代码：

# 定义函数，输入特征x和权重w
def logit_regression_predict(x, w):
    z = w[0] + x * w[1:]  # 线性组合
    return 1 / (1 + np.exp(-z))  # 应用sigmoid函数得到概率

# 初始化随机权重
w = initialize_weights()

# 训练过程（假设使用梯度下降）
for _ in range(num_iterations):
    # 预测每个样本的概率
    probabilities = logit_regression_predict(X_train, w)
    
    # 计算损失（交叉熵）
    loss = -y_train * np.log(probabilities) - (1 - y_train) * np.log(1 - probabilities)
    mean_loss = np.mean(loss)

    # 反向传播计算梯度
    gradient = calculate_gradient(X_train, y_train, probabilities)
    
    # 更新权重
    w -= learning_rate * gradient
    
# 返回最终权重
final_w = w

这里的`X_train`是训练数据的特征矩阵，`y_train`是对应的目标变量，`num_iterations`是迭代次数，`learning_rate`是学习率。