q = 1 / (1 + 1.5 * math.e ** (-2.6 * f))

这是一个用于计算逻辑回归（Logistic Regression）中的公式，其中f是输入特征向量，q是输出结果，该公式可以将输入特征向量映射到0到1之间的概率值。

其中，math.e是自然常数e的常量，表示2.71828...，**表示幂运算，即指数运算，如a ** b表示a的b次方。

您可以通过以下代码在Python中计算该公式：

import math

# 假设f为一个包含3个特征的向量，如[1.2, 3.4, 5.6]
f = [1.2, 3.4, 5.6]

# 计算q
q = 1 / (1 + 1.5 * math.e ** (-2.6 * sum(f)))

print(q)

其中，sum(f)表示特征向量f中所有元素的和。您可以根据实际情况修改特征向量f的值进行计算。

相关问题

def erf_01(x): t = 1 / (1 + 0.5 * math.fabs(x)) if x >= 0: sgn = 1 else: sgn = -1 tau = t * math.exp(- math.pow(x, 2) - 1.26551223 + 1.00002368 * t + 0.37409196 * math.pow(t, 2) + 0.09678418 * math.pow(t, 3) - 0.18628806 * math.pow(t, 4) + 0.27886807 * math.pow(t, 5) - 1.13520398 * math.pow(t, 6) + 1.48851587 * math.pow(t, 7) - 0.82215223 * math.pow(t, 8) + 0.17087277 * math.pow(t, 9)) return sgn * (1 - tau) 将程序改成可接受数组作为输入的形式

可以将函数改成以下形式，接受一个数组作为输入：

import math

def erf_01(x_arr):
    result = []
    for x in x_arr:
        t = 1 / (1 + 0.5 * math.fabs(x))
        if x >= 0:
            sgn = 1
        else:
            sgn = -1
        tau = t * math.exp(- math.pow(x, 2) - 1.26551223 + 1.00002368 * t + 0.37409196 * math.pow(t, 2) + 0.09678418 * math.pow(t, 3) - 0.18628806 * math.pow(t, 4) + 0.27886807 * math.pow(t, 5) - 1.13520398 * math.pow(t, 6) + 1.48851587 * math.pow(t, 7) - 0.82215223 * math.pow(t, 8) + 0.17087277 * math.pow(t, 9))
        result.append(sgn * (1 - tau))
    return result

这样，如果想要计算多个数的 erf_01 值，只需要将它们组成一个数组作为输入即可。

迭代法求解方程 def func(x): f1 = (n00 * math.log((1-lam11)**2 + dta1**2 * lam11**2 * (R1-1))) - 2 * (n00+n10+n20) * math.log(1+(dta1-1)*lam11)+n01 * math.log(1+R1*lam11**2-2*lam11) + n10 * math.log(1-lam11+dta1*lam11*(1-R1)) + n11*math.log(1-R1*lam11)+(n10+n20)*math.log(dta1)+(n10+n11+2*n20+2*n21)*math.log(lam11) + (n20+n21)*math.log(R1) f2 = (n00 * math.log((1-lam10)**2 + x**2 * lam10**2 * (R0-1))) - 2 * (n00+n10+n20) * math.log(1+(x-1)*lam10) +n01 * math.log(1+R0*lam10**2-2*lam10) + n10 * math.log(1-lam10+x*lam10*(1-R0)) + n11*math.log(1-R0*lam10)+(n10+n20)*math.log(x)+(n10+n11+2*n20+2*n21)*math.log(lam10) + (n20+n21)*math.log(R0) return 2 * (f1-f2) - Z.ppf(0.95)的所有根的代码

以下是使用迭代法求解方程的代码：

import math
from scipy.stats import norm

def func(x):
    # 填入方程
    f1 = (n00 * math.log((1-lam11)**2 + dta1**2 * lam11**2 * (R1-1))) - 2 * (n00+n10+n20) * math.log(1+(dta1-1)*lam11)+n01 * math.log(1+R1*lam11**2-2*lam11) + n10 * math.log(1-lam11+dta1*lam11*(1-R1)) + n11*math.log(1-R1*lam11)+(n10+n20)*math.log(dta1)+(n10+n11+2*n20+2*n21)*math.log(lam11) + (n20+n21)*math.log(R1)
    f2 = (n00 * math.log((1-lam10)**2 + x**2 * lam10**2 * (R0-1))) - 2 * (n00+n10+n20) * math.log(1+(x-1)*lam10) +n01 * math.log(1+R0*lam10**2-2*lam10) + n10 * math.log(1-lam10+x*lam10*(1-R0)) + n11*math.log(1-R0*lam10)+(n10+n20)*math.log(x)+(n10+n11+2*n20+2*n21)*math.log(lam10) + (n20+n21)*math.log(R0)
    return 2 * (f1-f2) - norm.ppf(0.95)

# 定义参数
n00 = 100
n01 = 50
n10 = 30
n11 = 20
n20 = 20
n21 = 10
lam10 = 0.6
lam11 = 0.7
dta1 = 0.2
R0 = 0.8
R1 = 0.9

# 设置初始值
x0 = 0.5

# 迭代求根
x = x0
for i in range(100):
    x_next = x - func(x) / (func(x+0.00001) - func(x))
    if abs(x_next - x) < 0.00001:
        break
    x = x_next

print("方程的根为:", x)

这里使用了`scipy.stats`库中的`norm.ppf()`函数来计算Z分位数。请根据您的需要进行修改。