对数几率回归函数返回w，b python代码

以下是对数几率回归函数返回w，b的Python代码：

import numpy as np

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

def logistic_regression(X, y, lr=0.01, num_iter=1000):
    """
    对数几率回归函数
    """
    m, n = X.shape
    w = np.zeros((n, 1))
    b = 0
    
    for i in range(num_iter):
        z = np.dot(X, w) + b
        A = sigmoid(z)
        cost = -1/m * np.sum(y*np.log(A) + (1-y)*np.log(1-A))
        
        dw = 1/m * np.dot(X.T, (A-y))
        db = 1/m * np.sum(A-y)
        
        w -= lr * dw
        b -= lr * db
        
    return w, b

其中，X是一个m行n列的矩阵，表示有m个样本，每个样本有n个特征；y是一个m行1列的向量，表示每个样本的标签；lr表示学习率；num_iter表示迭代次数。函数返回w和b，分别表示模型的权重和偏置。

相关问题

对数几率回归函数python实现

对数几率回归函数在Python中可以使用scikit-learn库中的LogisticRegression()函数实现。具体的代码实现如下：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# X为特征矩阵，y为目标变量
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

# 对新的数据进行预测
y_pred = model.predict(X_new)

其中，X_new为新的数据特征矩阵，y_pred为模型对新数据的预测结果。

用python代码写一个对数几率回归函数并添加注释。

好的，下面是对数几率回归的 Python 代码及注释：

import numpy as np

class LogisticRegression:
    """
    对数几率回归
    """
    def __init__(self, lr=0.01, num_iter=100000, fit_intercept=True, verbose=False):
        """
        初始化模型参数
        :param lr: 学习率
        :param num_iter: 迭代次数
        :param fit_intercept: 是否需要拟合截距
        :param verbose: 是否打印迭代信息
        """
        self.lr = lr
        self.num_iter = num_iter
        self.fit_intercept = fit_intercept
        self.verbose = verbose

    def __add_intercept(self, X):
        """
        给数据添加截距项
        """
        intercept = np.ones((X.shape[0], 1))
        return np.concatenate((intercept, X), axis=1)

    def __sigmoid(self, z):
        """
        sigmoid函数
        """
        return 1 / (1 + np.exp(-z))

    def __loss(self, h, y):
        """
        损失函数
        """
        return (-y * np.log(h) - (1 - y) * np.log(1 - h)).mean()

    def fit(self, X, y):
        """
        训练模型
        """
        if self.fit_intercept:
            X = self.__add_intercept(X)

        # 初始化权重
        self.theta = np.zeros(X.shape[1])

        for i in range(self.num_iter):
            # 计算预测值
            z = np.dot(X, self.theta)
            h = self.__sigmoid(z)

            # 计算损失函数
            loss = self.__loss(h, y)

            # 计算梯度
            gradient = np.dot(X.T, (h - y)) / y.size

            # 更新权重
            self.theta -= self.lr * gradient

            if self.verbose and i % 10000 == 0:
                print(f'Loss at iteration {i}: {loss}')

    def predict_proba(self, X):
        """
        预测样本属于各个类别的概率
        """
        if self.fit_intercept:
            X = self.__add_intercept(X)

        return self.__sigmoid(np.dot(X, self.theta))

    def predict(self, X, threshold=0.5):
        """
        预测样本类别
        """
        return self.predict_proba(X) >= threshold

以上就是用 Python 实现对数几率回归的代码及注释。如果还有不懂的地方，可以随时问我哦~