RuntimeWarning: divide by zero encountered in log loss = (-y * np.log(h) - (1 - y) * np.log(1 - h)).mean()
时间: 2023-06-14 13:05:48 浏览: 100
这个 warning 是由于在计算 loss 的时候,出现了除以零的情况。这通常是因为模型在预测时产生了非常极端的值,使得 sigmoid 函数的输出接近于 0 或 1,从而导致 log 函数的参数为 0。解决这个问题的方法包括:
1. 对于输入数据进行归一化或标准化,以缩小极端值的影响。
2. 对模型参数进行正则化,以避免模型过于复杂产生极端值。
3. 调整模型结构或参数,以使它更加稳定,例如使用其他激活函数或损失函数。
4. 如果确实需要使用 sigmoid 函数,可以在计算中加入一个微小的常数值,例如 1e-8,以避免出现零的情况。
相关问题
D:/pycharm/projects/Pythoneeee/projects/d.py:32: RuntimeWarning: divide by zero encountered in log ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n D:/pycharm/projects/Pythoneeee/projects/d.py:32: RuntimeWarning: invalid value encountered in multiply ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n nan
这个错误提示是因为在计算 log 函数时遇到了除以 0 的情况,导致结果为无穷大(inf)。在 logistic regression 中,当预测值 pred 接近 0 或 1 时,log 函数的值会接近无穷大,因此需要对这种情况进行特殊处理。可以将 pred 限制在一个很小的区间内,比如 [1e-15, 1-1e-15],这样就可以避免出现除以 0 的情况。改进后的代码如下:
```
def ObjFun(X, Y, beta):
"""
Logistic regression loss function
:param beta: model parameter vector
:param X: feature matrix
:param Y: label vector
:return: loss value
"""
n = X.shape[0]
p = X.shape[1]
pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(X, beta)))
pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内
ObjVal = -np.sum(Y * np.log(pred) + (1 - Y) * np.log(1 - pred)) / n
return ObjVal
```
这样就可以避免除以 0 的情况,从而避免出现无穷大(inf)和 NaN(not a number)的情况。
C:\Users\x\AppData\Local\Temp\ipykernel_44676\705498435.py:33: RuntimeWarning: divide by zero encountered in log cost = sum(y * np.log(y_pred) + (1 - y) * np.log(1 - y_pred)) / (-m) C:\Users\x\AppData\Local\Temp\ipykernel_44676\705498435.py:33: RuntimeWarning: invalid value encountered in multiply cost = sum(y * np.log(y_pred) + (1 - y) * np.log(1 - y_pred)) / (-m)什么错误,怎么修改
这个错误出现是因为计算代价函数时出现了除以0的情况或者是计算了无效值。通常这是由于模型输出预测值 y_pred 的值范围不正确,导致交叉熵代价函数计算出了无效值。
你可以尝试以下方法解决这个问题:
- 检查模型输出的 y_pred 是否被正确限定在 0 到 1 之间,如果不是,则需要进行调整。
- 如果 y_pred 的值中存在 0 或 1,可以通过添加一个极小值来避免出现除以0的情况,例如使用 np.clip(y_pred, 1e-7, 1-1e-7)。
- 如果数据集中存在类别不平衡的情况,可以考虑使用加权交叉熵代价函数。
修改后的代码可能如下所示:
```python
def cost_function(X, y, weights):
m = len(y)
z = np.dot(X, weights)
y_pred = sigmoid(z)
y_pred = np.clip(y_pred, 1e-7, 1-1e-7) # 添加一个极小值,避免除以0
cost = sum(y * np.log(y_pred) + (1 - y) * np.log(1 - y_pred)) / (-m)
return cost
```
```python
def gradient_descent(X, y, weights, learning_rate, iterations):
m = len(y)
cost_history = np.zeros(iterations)
for i in range(iterations):
z = np.dot(X, weights)
y_pred = sigmoid(z)
error = y_pred - y
gradient = np.dot(X.T, error) / m
weights -= learning_rate * gradient
cost = cost_function(X, y, weights)
cost_history[i] = cost
return weights, cost_history
```