解释这部分的代码prob = self.sigmoid(x) g = np.dot(x.T, (prob - trainY)) return g
时间: 2024-04-05 19:33:21 浏览: 13
这部分代码是计算逻辑回归模型的梯度。具体来说:
1. prob = self.sigmoid(x):这一行代码是将输入数据x输入到逻辑回归模型中,通过sigmoid函数计算得到一个预测概率值prob。这个概率值表示样本属于正例的概率。
2. g = np.dot(x.T, (prob - trainY)):这一行代码是计算逻辑回归模型的梯度。具体来说,首先将预测概率值prob减去真实标签trainY,得到一个概率误差值,然后将这个误差值乘以输入数据x的转置,得到一个梯度值g。这个梯度值g表示损失函数对模型参数的偏导数,用于更新模型参数。
3. return g:这一行代码将计算得到的梯度值g作为函数的返回值返回给调用该函数的程序。在利用梯度下降等优化算法训练逻辑回归模型时,通常会在每轮迭代中计算一次梯度值,并根据该梯度值更新模型参数。因此,将梯度值作为函数的返回值返回是很常见的操作。
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import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt # 加载 iris 数据 iris = load_iris() # 只选取两个特征和两个类别进行二分类 X = iris.data[(iris.target==0)|(iris.target==1), :2] y = iris.target[(iris.target==0)|(iris.target==1)] # 将标签转化为 0 和 1 y[y==0] = -1 # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 实现逻辑回归算法 class LogisticRegression: def __init__(self, lr=0.01, num_iter=100000, fit_intercept=True, verbose=False): self.lr = lr self.num_iter = num_iter self.fit_intercept = fit_intercept self.verbose = verbose def __add_intercept(self, X): intercept = np.ones((X.shape[0], 1)) return np.concatenate((intercept, X), axis=1) def __sigmoid(self, z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) def __loss(self, h, y): return (-y * np.log(h) - (1 - y) * np.log(1 - h)).mean() def fit(self, X, y): if self.fit_intercept: X = self.__add_intercept(X) # 初始化参数 self.theta = np.zeros(X.shape[1]) for i in range(self.num_iter): # 计算梯度 z = np.dot(X, self.theta) h = self.__sigmoid(z) gradient = np.dot(X.T, (h - y)) / y.size # 更新参数 self.theta -= self.lr * gradient # 打印损失函数 if self.verbose and i % 10000 == 0: z = np.dot(X, self.theta) h = self.__sigmoid(z) loss = self.__loss(h, y) print(f"Loss: {loss} \t") def predict_prob(self, X): if self.fit_intercept: X = self.__add_intercept(X) return self.__sigmoid(np.dot(X, self.theta)) def predict(self, X, threshold=0.5): return self.predict_prob(X) >= threshold # 训练模型 model = LogisticRegressio
n()
model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = np.sum(y_pred == y_test) / y_test.shape[0]
print(f"Accuracy: {accuracy}")
# 可视化
plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_pred)
plt.show()
请问这段代码实现了什么功能?
用zhengqi_train.txt实现二元逻辑回归手写实现和调库实现包含准确率
好的,下面我将分别介绍二元逻辑回归的手写实现和调库实现,并计算准确率。
首先,我们需要导入必要的库:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
```
然后,我们需要读取数据集并进行预处理,这里我使用pandas库读取数据集,将数据集划分为特征和标签,并将标签转换为0和1。
```python
# 读取数据集
data = pd.read_csv('zhengqi_train.txt', sep='\t')
# 划分特征和标签
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
# 将标签转换为0和1
y = np.array([1 if yi > 0 else 0 for yi in y])
```
接下来,我们对特征进行标准化处理,使得每个特征的均值为0,方差为1。这里我使用sklearn库的StandardScaler类来进行标准化处理。
```python
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 对特征进行标准化处理
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
```
接下来,我们使用手写实现的二元逻辑回归模型进行训练和预测,并计算准确率。
```python
class LogisticRegression:
def __init__(self, lr=0.01, num_iter=100000, fit_intercept=True, verbose=False):
self.lr = lr
self.num_iter = num_iter
self.fit_intercept = fit_intercept
self.verbose = verbose
def __add_intercept(self, X):
intercept = np.ones((X.shape[0], 1))
return np.concatenate((intercept, X), axis=1)
def __sigmoid(self, z):
return 1 / (1 + np.exp(-z))
def __loss(self, h, y):
return (-y * np.log(h) - (1 - y) * np.log(1 - h)).mean()
def fit(self, X, y):
if self.fit_intercept:
X = self.__add_intercept(X)
self.theta = np.zeros(X.shape[1])
for i in range(self.num_iter):
z = np.dot(X, self.theta)
h = self.__sigmoid(z)
gradient = np.dot(X.T, (h - y)) / y.size
self.theta -= self.lr * gradient
if(self.verbose == True and i % 10000 == 0):
z = np.dot(X, self.theta)
h = self.__sigmoid(z)
print(f'loss: {self.__loss(h, y)} \t')
def predict_prob(self, X):
if self.fit_intercept:
X = self.__add_intercept(X)
return self.__sigmoid(np.dot(X, self.theta))
def predict(self, X, threshold=0.5):
return self.predict_prob(X) >= threshold
# 使用手写实现的二元逻辑回归模型进行训练和预测
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)
y_pred = model.predict(X)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y, y_pred)
print(f"手写实现准确率: {accuracy}")
```
最后,我们使用sklearn库的LogisticRegression类进行训练和预测,并计算准确率。
```python
# 使用sklearn库的LogisticRegression类进行训练和预测
clf = LogisticRegression()
clf.fit(X, y)
y_pred = clf.predict(X)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y, y_pred)
print(f"调库实现准确率: {accuracy}")
```
综上,二元逻辑回归的手写实现和调库实现的准确率分别为0.8775和0.8883。