paddle实现逻辑回归代码

在PaddlePaddle框架中，实现逻辑回归通常涉及以下几个步骤：

1. 导入所需库和模块：

import paddle
import numpy as np

2. 定义模型结构：

class LogisticRegression(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(LogisticRegression, self).__init__()
        self.linear = paddle.nn.Linear(input_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        out = self.linear(x)
        return paddle.nn.functional.sigmoid(out)  # 使用sigmoid函数作为激活，用于得到概率值

3. 初始化模型和优化器：

input_dim = ...  # 输入特征维度
output_dim = ...  # 类别数
model = LogisticRegression(input_dim, output_dim)
optimizer = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.01)  # 使用随机梯度下降(SGD)作为优化器

4. 准备数据并训练：

# 假设输入data和标签label已经预处理成numpy数组
x_data = paddle.to_tensor(data)
y_label = paddle.to_tensor(label, dtype='int64')

# 将标签one-hot编码
y_one_hot = paddle.nn.functional.one_hot(y_label, num_classes=output_dim)

# 计算损失
loss_fn = paddle.nn.CrossEntropyLoss()
loss = loss_fn(model(x_data), y_one_hot)

# 反向传播和更新权重
loss.backward()
optimizer.step()

5. (可选)评估和保存模型：

# 每个周期结束后，可以计算准确率并打印结果
preds = paddle.argmax(model(x_data), axis=1)
accuracy = paddle.metric.accuracy(preds, y_label)
print(f"Epoch {epoch} - Accuracy: {accuracy.numpy() * 100:.2f}%")

# 保存模型
paddle.save(model.state_dict(), 'logistic_regression_model.pdparams')