softmax回归原理过关代码

Softmax回归是一种多分类的机器学习模型，它通过将每个样本映射到一个概率分布上，使得所有类别的概率之和等于1。原理上，它是在最后一层应用了Softmax函数，该函数对每个类别的得分进行归一化。

以下是一个使用Python和scikit-learn库实现softmax回归的简单例子：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
import numpy as np

# 假设我们有一个两分类数据集，每个样本有多类标签
X = ... # 输入特征数据
y = ... # 多元标签数据，例如 [1, 0, 1, 0]

# 将多类标签转换为二进制矩阵
mlb = MultiLabelBinarizer()
y_binarized = mlb.fit_transform(y)

# 创建一个逻辑斯谛回归模型，这里指定 multi_class 参数为 'multinomial'
# 这意味着它是softmax回归
model = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs')

# 训练模型
model.fit(X, y_binarized)

# 对新的样本进行预测
new_sample = ... # 新的输入数据
prediction_scores = model.predict_proba(new_sample)

# 最后一个维度是概率分布，最大的值对应于最可能的类别
predicted_classes = np.argmax(prediction_scores, axis=1)