请写出对数几率线性回归算法的伪代码请写出对数几率线性回归算法的伪代码。。

对数几率线性回归（Logistic Regression），通常用于二分类问题中，其目的是通过拟合数据的概率分布来预测离散的结果。以下是简单的对数几率线性回归的伪代码：

// 定义函数，输入特征向量X，权重向量w，偏置b
function predict(X, w, b):
    z = w.T * X + b // 计算线性组合
    return sigmoid(z) // 使用sigmoid函数转换为概率

// sigmoid函数，计算z的激活值，范围在(0, 1)
function sigmoid(z):
    return 1 / (1 + exp(-z))

// 初始化模型参数
function initialize(w, b):
    w = random.normal(0, 0.01, num_features) // 随机初始化权重
    b = 0 // 初始化偏置为0

// 梯度下降优化
function train(X, y, learning_rate, num_iterations):
    for i in range(num_iterations):
        predictions = predict(X, w, b)
        
        # 计算损失（交叉熵）
        loss = -y * log(predictions) - (1 - y) * log(1 - predictions)

        dw = (1 / m) * X * (predictions - y) // m是样本数量
        db = (1 / m) * sum(predictions - y)

        # 更新参数
        w -= learning_rate * dw
        b -= learning_rate * db
        
    return w, b

// 主程序
function logistic_regression(X_train, y_train, X_test, y_test):
    w, b = initialize()
    w, b = train(X_train, y_train, learning_rate, num_iterations)

    // 测试阶段
    predictions = [predict(x, w, b) for x in X_test]
    accuracy = calculate_accuracy(predictions, y_test)
    return accuracy