logistic regression损失函数的导函数python代码

在Python中，logistic regression的损失函数是交叉熵损失函数。其导函数可以使用以下代码计算：

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

def logistic_loss_gradient(X, y, theta):
    # 计算logistic regression的损失函数的导函数
    m = len(y)
    h = sigmoid(X.dot(theta))
    grad = (1/m) * X.T.dot(h - y)
    return grad

其中，sigmoid函数用于将线性回归的结果转换为概率值。logistic_loss_gradient()函数计算损失函数的导函数，其中X是特征矩阵，y是标签向量，theta是模型参数。返回的是导数矩阵。