神经网络逻辑回归模型预测Python代码

以下是一个简单的神经网络逻辑回归模型预测Python代码：

import numpy as np

# 定义sigmoid函数
def sigmoid(z):
    return 1 / (1 + np.exp(-z))

# 定义预测函数
def predict(theta, X):
    probability = sigmoid(X @ theta.T)
    return [1 if x >= 0.5 else 0 for x in probability]

# 加载数据
data = np.loadtxt("data.csv", delimiter=",")
X = data[:, :-1]
y = data[:, -1]

# 定义初始参数
theta = np.zeros((1, X.shape[1]))

# 预测结果
predictions = predict(theta, X)
print(predictions)

在这个代码里，我们首先定义了sigmoid函数，用于将预测结果转换为概率值。然后我们定义了一个predict函数，用于预测数据的结果。该函数接受两个参数：theta和X，其中theta是模型的参数，X是待预测的数据。最后，我们加载数据，定义初始参数，调用predict函数进行预测，并打印结果。