python逻辑回归模型权重
时间: 2023-10-17 11:35:44 浏览: 63
Python逻辑回归模型的权重是通过梯度下降算法来学习和优化的。在逻辑回归模型中,我们输入数据特征x,将其与对应的模型权重w进行线性求和,然后通过输出层神经元的激活函数将计算结果转换为0~1之间的概率值。学习训练的过程是通过梯度下降算法来调整模型权重w,使得模型的输出值与实际值之间的误差最小化。
具体地说,我们首先随机初始化模型权重w,然后通过计算模型的输出值Y与实际值y之间的误差,使用梯度下降算法来更新权重w。梯度下降算法通过计算损失函数对权重w的导数,确定了模型参数的更新方向,使得损失函数逐渐减小。在每一次迭代中,我们根据当前的梯度方向和学习率来更新权重w,直到达到停止条件或收敛。
因此,Python逻辑回归模型的权重是通过梯度下降算法在训练过程中学习得到的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [全面解析并实现逻辑回归(Python)](https://blog.csdn.net/qq_40877422/article/details/121437158)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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