有序逻辑回归函数python代码

时间: 2023-11-12 18:56:37 浏览: 66
下面是一个用Python编写的有序逻辑回归函数的示例代码: ```python import numpy as np from scipy.optimize import minimize def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def ordinal_logistic_regression(X, y): n_samples, n_features = X.shape n_classes = len(np.unique(y)) # Initialize parameters theta = np.zeros((n_features, n_classes - 1)) # Define cost function def cost_function(theta, X, y): m = len(y) probabilities = sigmoid(X @ theta) loss = np.zeros_like(probabilities) for i in range(n_classes - 1): loss[:, i] = np.where(y == i + 1, -np.log(probabilities[:, i]), 0) cost = np.sum(loss) / m return cost # Define gradient function def gradient(theta, X, y): m = len(y) probabilities = sigmoid(X @ theta) gradients = np.zeros_like(theta) for i in range(n_classes - 1): gradients[:, i] = np.sum((probabilities[:, i] - (y == i + 1))[:, None] * X, axis=0) / m return gradients.flatten() # Minimize the cost function result = minimize(cost_function, theta, args=(X, y), method='BFGS', jac=gradient) optimal_theta = result.x return optimal_theta # Example usage: X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]]) y = np.array([1, 2, 3, 3]) theta = ordinal_logistic_regression(X, y) print("Optimal Theta:") print(theta) ``` 这个代码使用了NumPy库来进行数值计算,并使用了SciPy库中的minimize函数进行优化。sigmoid函数用于计算逻辑回归的预测概率。`ordinal_logistic_regression`函数实现了

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