补充代码实现
时间: 2024-02-22 18:54:42 浏览: 53
好的,以下是对数几率回归的代码实现:
```python
import numpy as np
def sigmoid(z):
"""
Sigmoid函数
"""
return 1 / (1 + np.exp(-z))
def logf(X, Y, alpha=0.01, num_iters=10000, add_intercept=True):
"""
对数几率回归
"""
if add_intercept:
# 添加截距项
intercept = np.ones((X.shape[0], 1))
X = np.hstack((intercept, X))
# 初始化权重向量
theta = np.zeros(X.shape[1])
for i in range(num_iters):
# 计算预测值
z = np.dot(X, theta)
h = sigmoid(z)
# 计算梯度
gradient = np.dot(X.T, (h - Y)) / Y.size
# 更新权重向量
theta -= alpha * gradient
return theta
```
其中,sigmoid函数用来将预测值映射到0到1之间,logf函数实现了对数几率回归的训练过程。在训练过程中,我们可以通过调整学习率alpha和迭代次数num_iters来控制模型的性能。
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