有关y=a+bx+cz函数参数辨识的二分类模型c++代码
时间: 2023-12-09 12:05:36 浏览: 34
以下是一个关于y=a+bx+cz函数参数辨识的二分类模型的C++代码,其中使用了逻辑回归算法进行分类:
```
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <vector>
using namespace std;
// 定义sigmoid函数
double sigmoid(double x) {
return 1 / (1 + exp(-x));
}
// 定义逻辑回归函数
void logisticRegression(vector<vector<double>> data, vector<double> label, vector<double>& parameters) {
int n = data[0].size(); // 特征数
int m = data.size(); // 样本数
double alpha = 0.1; // 学习率
int max_iter = 100; // 最大迭代次数
double epsilon = 1e-5; // 收敛精度
// 初始化参数
for (int i = 0; i < n; i++) {
parameters.push_back(0.0);
}
// 梯度下降迭代
for (int iter = 0; iter < max_iter; iter++) {
double cost = 0.0;
vector<double> grad(n, 0.0);
// 计算代价函数和梯度
for (int i = 0; i < m; i++) {
double z = 0.0;
for (int j = 0; j < n; j++) {
z += parameters[j] * data[i][j];
}
double h = sigmoid(z);
cost += -label[i] * log(h) - (1 - label[i]) * log(1 - h);
for (int j = 0; j < n; j++) {
grad[j] += (h - label[i]) * data[i][j];
}
}
// 更新参数
for (int j = 0; j < n; j++) {
parameters[j] -= alpha * grad[j];
}
// 判断是否收敛
if (grad[0] < epsilon) {
break;
}
}
}
int main() {
// 输入样本数据和标签
vector<vector<double>> data = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}, {7, 8, 9}};
vector<double> label = {0, 1, 0};
// 计算参数
vector<double> parameters;
logisticRegression(data, label, parameters);
// 输出参数
for (int i = 0; i < parameters.size(); i++) {
cout << "parameter[" << i << "] = " << parameters[i] << endl;
}
return 0;
}
```
其中,样本数据为data,标签为label,特征数为n,样本数为m,学习率为alpha,最大迭代次数为max_iter,收敛精度为epsilon。在程序中,首先初始化参数为0,然后进行梯度下降迭代,计算代价函数和梯度,更新参数,直到梯度足够小或达到最大迭代次数为止。最终得到的parameters即为函数y=a+bx+cz的参数。