paddle中使用逻辑回归的代码 要图

在PaddlePaddle（飞桨）框架中，你可以使用`nn.Linear`模块来创建逻辑回归模型。这里是一个简单的示例代码，它展示了如何构建、前向传播和训练一个逻辑回归模型：

import paddle
import numpy as np

# 定义数据
X = paddle.to_tensor(np.random.rand(100, 10), dtype='float32')
y = paddle.to_tensor(np.random.randint(0, 2, size=(100, )), dtype='int64')  # 二分类问题

# 定义模型
linear = paddle.nn.Linear(in_features=10, out_features=1, act=None)  # 线性层作为逻辑回归的最后一层

# 将线性层转换为Sigmoid激活的逻辑回归
logistic_regression = paddle.nn.Sequential(linear, paddle.nn.Softmax())

# 定义损失函数（交叉熵损失）和优化器（如SGD）
loss_fn = paddle.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.01, parameters=logistic_regression.parameters())

# 训练步骤
for epoch in range(10):
    y_pred = logistic_regression(X)
    loss = loss_fn(y_pred, y)
    
    # 反向传播和更新参数
    loss.backward()
    optimizer.step()
    optimizer.clear_grad()

# 让模型预测新数据
new_data = paddle.to_tensor([[0.5], [0.8]], dtype='float32')
predictions = logistic_regression(new_data).numpy()

在这个例子中，我们首先创建了一个随机数据集，然后定义了一个线性层并添加了Sigmoid激活，形成逻辑回归模型。接下来，我们训练模型，并在最后部分演示了如何对新的输入数据进行预测。