写一段对数几率回归的python代码

下面是一个简单的 Python 代码段，用于执行对数几率回归：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载数据集
iris = load_iris()

# 获取输入特征和目标变量
X = iris.data
y = iris.target

# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

# 预测新数据
new_data = [[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]]
predicted_class = model.predict(new_data)

print("Predicted class:", predicted_class)

此代码段使用 Scikit-learn 库中的 `LogisticRegression` 类来执行对数几率回归。首先，我们加载了鸢尾花数据集，并将其分成输入特征和目标变量。然后，我们使用输入特征和目标变量来训练模型。最后，我们使用训练好的模型来预测新数据的类别，并打印出预测结果。

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对数几率回归python代码

以下是一个简单的对数几率回归 Python 代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
np.random.seed(0)
X = np.random.randn(100, 2)
y = np.random.randint(0, 2, 100)

# 对数几率回归模型
class LogisticRegression:
    def __init__(self, lr=0.01, num_iter=100000, fit_intercept=True, verbose=False):
        self.lr = lr
        self.num_iter = num_iter
        self.fit_intercept = fit_intercept
        self.verbose = verbose
    
    def __add_intercept(self, X):
        intercept = np.ones((X.shape[0], 1))
        return np.concatenate((intercept, X), axis=1)
    
    def __sigmoid(self, z):
        return 1 / (1 + np.exp(-z))
    
    def __loss(self, h, y):
        return (-y * np.log(h) - (1 - y) * np.log(1 - h)).mean()
    
    def fit(self, X, y):
        if self.fit_intercept:
            X = self.__add_intercept(X)
        
        # 权重初始化
        self.theta = np.zeros(X.shape[1])
        
        for i in range(self.num_iter):
            z = np.dot(X, self.theta)
            h = self.__sigmoid(z)
            gradient = np.dot(X.T, (h - y)) / y.size
            self.theta -= self.lr * gradient
            
            if self.verbose and i % 10000 == 0:
                z = np.dot(X, self.theta)
                h = self.__sigmoid(z)
                print(f'Loss: {self.__loss(h, y)}')
    
    def predict_prob(self, X):
        if self.fit_intercept:
            X = self.__add_intercept(X)
    
        return self.__sigmoid(np.dot(X, self.theta))
    
    def predict(self, X, threshold=0.5):
        return self.predict_prob(X) >= threshold

# 训练模型
model = LogisticRegression(lr=0.1, num_iter=300000)
model.fit(X, y)

# 预测
y_pred = model.predict(X)

# 画出决策边界
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
x1_min, x1_max = X[:, 0].min(), X[:, 0].max(),
x2_min, x2_max = X[:, 1].min(), X[:, 1].max(),
xx1, xx2 = np.meshgrid(np.linspace(x1_min, x1_max), np.linspace(x2_min, x2_max))
grid = np.c_[xx1.ravel(), xx2.ravel()]
probs = model.predict_prob(grid).reshape(xx1.shape)
plt.contour(xx1, xx2, probs, [0.5], linewidths=1, colors='red')
plt.show()

上述代码使用了 NumPy 和 Matplotlib 库。首先，我们生成了随机数据 `X` 和标签 `y`。然后，定义了一个 `LogisticRegression` 类来实现对数几率回归模型。在类中，我们实现了 `__add_intercept` 方法来添加截距项，`__sigmoid` 方法来计算 sigmoid 函数，`__loss` 方法来计算损失函数，`fit` 方法来训练模型，`predict_prob` 方法来预测概率，`predict` 方法来预测标签。最后，我们使用训练好的模型来画出决策边界。

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~