补充代码实现

好的，以下是对数几率回归的代码实现：

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。