torch.logistic

时间: 2023-10-28 18:00:53 浏览: 71
PY

PyTorch框架利用torch.nn实现Logistic回归

torch.logistic函数是PyTorch中的一个数学函数，用于计算输入值的逻辑函数（也称为sigmoid函数）。它将输入值映射到0到1之间的范围，并常用于二分类问题的概率估计。具体表达式为： torch.logistic(x) = 1 / (1 + exp(-x)) 其中，x为输入值。 请问还有什么其他问题吗？
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人工构造的数据集如下： import torch import matplotlib.pyplot as plt n_data = torch.ones(50, 2) x1 = torch.normal(2 * n_data, 1) y1 = torch.zeros(50) x2 = torch.normal(-2 * n_data, 1) y2 = torch.ones(50) x = torch.cat((x1, x2), 0).type(torch.FloatTensor) y = torch.cat((y1, y2), 0).type(torch.FloatTensor) 请用python从0实现logistic回归（只借助Tensor和Numpy相关的库）

return -torch.mean(y * torch.log(y_pred) + (1 - y) * torch.log(1 - y_pred)) 5. 定义优化器和训练模型： python lr = 0.01 # 学习率 num_epochs = 1000 # 迭代次数 for epoch in range(num_epochs): ...

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from sklearn.datasets import make_classification

通过这些库，你可以编写出基于PyTorch的机器学习模型，例如上面提到的Logistic回归实例。在实际应用中，你会使用这些库加载和预处理数据，定义模型结构，配置优化过程，然后训练模型并进行预测。

利用 torch.nn 实现 logistic 回归在人工构造的数据集上进行训练和测试，并对结果进行分析， 并从loss、训练集以及测试集上的准确率等多个角度对结果进行分析

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- *1* *3* [pytorch手动实现梯度下降法，随机梯度法--基于logistic Regression并探索Mini batch作用](https://blog.csdn.net/a19990412/article/details/85247465)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018....

代码为：class LogisticRegression(nn.Module): def __inti__(self,n_input_features): super(LogisticRegression,self).__inti() self.linea=nn.Linear(n_input_features,1) def forward(self,x): y_predicted=torch.sigmoid(self.linea(x)) return y_predicted model=LogisticRegression(n_feature)

这段代码定义了一个 LogisticRegression 类，继承了 nn.Module。构造函数 __init__() 中传入了输入特征的数量 n_input_features，然后调用了父类的构造函数，并定义了一个线性层 self.linea，其输入特征数量为 n_...

Traceback (most recent call last): File "I:\JetBrains\StockIndexFuture\main.py", line 23, in <module> train_model_and_see() File "I:\JetBrains\StockIndexFuture\myPackage\logistic_regression.py", line 210, in train_model_and_see train(fea_path, mode, target_selection, feature_list, model_path, test_size, batch_size, epochs, load_model, train_model, learning_rate, fig_path) File "I:\JetBrains\StockIndexFuture\myPackage\logistic_regression.py", line 121, in train loss = loss_fun(out, y) File "I:\Anaconda3\envs\sdsd_torch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "I:\Anaconda3\envs\sdsd_torch\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 619, in forward return F.binary_cross_entropy(input, target, weight=self.weight, reduction=self.reduction) File "I:\Anaconda3\envs\sdsd_torch\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3095, in binary_cross_entropy return torch._C._nn.binary_cross_entropy(input, target, weight, reduction_enum) RuntimeError: all elements of input should be between 0 and 1

这个错误是由于输入数据的范围不正确导致的。在二元交叉熵（binary_cross_entropy）损失函数中，输入数据应该是处于0到1之间的概率值，而您的输入数据可能不在这个范围内。您可以检查一下输入数据的范围是否正确，...

1.创建一些随机数据，并将其转换为Tensor类型 随机数据代码: np.random.seed(0) X = np.random.randn(100, 2) Y = np.zeros((100,)) Y[X[:,0] + X[:,1] > 0] = 1 2.定义一个逻辑回归模型（使用nn.Linear作为线性层，使用torch.sigmoid作为激活函数）； 3.定义损失函数（使用二元交叉熵损失函数）和优化器（使用随机梯度下降法）； 4.将模型训练指定轮数，每轮进行前向传播、反向传播和参数更新，并输出损失函数值； 5.输出模型参数并可视化结果。

class LogisticRegression(torch.nn.Module): def __init__(self, input_size): super(LogisticRegression, self).__init__() self.linear = torch.nn.Linear(input_size, 1) self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid()...
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train_dataset = torch.utils.data.TensorDataset(torch.randn(100, 10), torch.randint(0, 2, (100, 1)).float()) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=10, shuffle=True) # ...

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