有关y=a+bx+cz函数参数辨识的二分类模型c++代码

以下是一个简单的二分类模型的C++代码，用于参数辨识：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>

using namespace std;

// 定义数据结构
struct DataPoint {
    double x1, x2, y;
};

// 定义模型
class Model {
public:
    Model() : a(0), b(0), c(0) {}
    double a, b, c;
    double predict(DataPoint dp) {
        return a + b * dp.x1 + c * dp.x2;
    }
};

// 定义损失函数
double loss(Model m, vector<DataPoint> data) {
    double total = 0;
    for (auto dp : data) {
        double pred = m.predict(dp);
        double error = pred - dp.y;
        total += error * error;
    }
    return total / data.size();
}

// 定义梯度下降算法
void gradient_descent(Model &m, vector<DataPoint> data, double learning_rate) {
    double a_grad = 0, b_grad = 0, c_grad = 0;
    for (auto dp : data) {
        double pred = m.predict(dp);
        double error = pred - dp.y;
        a_grad += error;
        b_grad += error * dp.x1;
        c_grad += error * dp.x2;
    }
    m.a -= learning_rate * a_grad / data.size();
    m.b -= learning_rate * b_grad / data.size();
    m.c -= learning_rate * c_grad / data.size();
}

// 定义训练函数
Model train(vector<DataPoint> data, double learning_rate, int num_iterations) {
    // 初始化模型
    Model m;
    // 迭代优化模型参数
    for (int i = 0; i < num_iterations; i++) {
        gradient_descent(m, data, learning_rate);
    }
    return m;
}

int main() {
    // 生成一些样本数据
    vector<DataPoint> data = {
        {1, 2, 0},
        {2, 3, 0},
        {3, 4, 0},
        {4, 5, 1},
        {5, 6, 1},
        {6, 7, 1}
    };
    // 训练模型
    Model m = train(data, 0.01, 1000);
    // 输出模型参数
    cout << "a: " << m.a << endl;
    cout << "b: " << m.b << endl;
    cout << "c: " << m.c << endl;
    return 0;
}

该代码中，我们使用了梯度下降算法来优化模型参数。训练数据是一个包含三个变量（x1、x2和y）的数据集，我们的目标是通过x1和x2预测y的值。模型采用y=a+bx1+cx2的形式。在训练过程中，我们定义了一个损失函数，用于评估模型的表现。我们通过不断迭代优化模型参数，使损失函数的值最小化。