逻辑斯蒂回归最优化python代码，原始数据为6个解释变量，1个被解释变量，最后画出损失与迭代步数的图像

好的，以下是逻辑斯蒂回归最优化的Python代码，同时包含了对原始数据的读取和预处理，以及绘制损失与迭代步数的图像：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1)
X = (X - np.mean(X, axis=0)) / np.std(X, axis=0)  # 特征缩放

# 在X中添加一列全为1的向量，用于计算截距
m = len(y)
X = np.hstack((np.ones((m, 1)), X))

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

def cost(theta, X, y):
    """
    逻辑斯蒂回归代价函数
    """
    m = len(y)
    h = sigmoid(np.dot(X, theta))
    J = (-1 / m) * np.sum(y * np.log(h) + (1 - y) * np.log(1 - h))
    return J

def gradient(theta, X, y):
    """
    逻辑斯蒂回归梯度计算
    """
    m = len(y)
    h = sigmoid(np.dot(X, theta))
    grad = (1 / m) * np.dot(X.T, (h - y))
    return grad

def logistic_regression(X, y, alpha, num_iters):
    """
    逻辑斯蒂回归训练函数
    """
    m, n = X.shape
    theta = np.zeros((n, 1))
    J_history = []
    
    for i in range(num_iters):
        J = cost(theta, X, y)
        grad = gradient(theta, X, y)
        theta = theta - alpha * grad
        J_history.append(J)
    
    return theta, J_history

# 训练模型
alpha = 0.01
num_iters = 1000
theta, J_history = logistic_regression(X, y, alpha, num_iters)

# 绘制损失与迭代步数的图像
plt.plot(range(num_iters), J_history)
plt.xlabel('迭代步数')
plt.ylabel('损失')
plt.show()

其中，data.csv为原始数据文件，包含6个解释变量和1个被解释变量。在代码中，我们首先读取数据并进行预处理，将解释变量进行特征缩放。然后，我们定义了sigmoid函数、代价函数、梯度计算函数和逻辑斯蒂回归训练函数。最后，我们使用训练函数训练模型，并绘制了损失与迭代步数的图像。