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~