untimeWarning: divide by zero encountered in log2 entropy = -np.sum(probabilities * np.log2(probabilities))
时间: 2023-06-17 08:05:13 浏览: 68
这个警告信息是由于计算entropy时,出现了概率为0的情况。在计算entropy时,需要保证概率值不为0,可以通过将概率值进行平滑处理,如加上一个极小值epsilon来避免出现0的情况。可以尝试修改代码:
```
epsilon = 1e-12
probabilities = np.clip(probabilities, epsilon, 1.0 - epsilon)
entropy = -np.sum(probabilities * np.log2(probabilities))
```
这里使用`np.clip`函数将概率值限制在[epsilon, 1-epsilon]的范围内,避免出现0的情况。
相关问题
D:/pycharm/projects/Pythoneeee/projects/d.py:32: RuntimeWarning: divide by zero encountered in log ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n D:/pycharm/projects/Pythoneeee/projects/d.py:32: RuntimeWarning: invalid value encountered in multiply ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n nan
这个错误提示是因为在计算 log 函数时遇到了除以 0 的情况,导致结果为无穷大(inf)。在 logistic regression 中,当预测值 pred 接近 0 或 1 时,log 函数的值会接近无穷大,因此需要对这种情况进行特殊处理。可以将 pred 限制在一个很小的区间内,比如 [1e-15, 1-1e-15],这样就可以避免出现除以 0 的情况。改进后的代码如下:
```
def ObjFun(X, Y, beta):
"""
Logistic regression loss function
:param beta: model parameter vector
:param X: feature matrix
:param Y: label vector
:return: loss value
"""
n = X.shape[0]
p = X.shape[1]
pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(X, beta)))
pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内
ObjVal = -np.sum(Y * np.log(pred) + (1 - Y) * np.log(1 - pred)) / n
return ObjVal
```
这样就可以避免除以 0 的情况,从而避免出现无穷大(inf)和 NaN(not a number)的情况。
RuntimeWarning: divide by zero encountered in log loss = (-y * np.log(h) - (1 - y) * np.log(1 - h)).mean()
这个 warning 是由于在计算 loss 的时候,出现了除以零的情况。这通常是因为模型在预测时产生了非常极端的值,使得 sigmoid 函数的输出接近于 0 或 1,从而导致 log 函数的参数为 0。解决这个问题的方法包括:
1. 对于输入数据进行归一化或标准化,以缩小极端值的影响。
2. 对模型参数进行正则化,以避免模型过于复杂产生极端值。
3. 调整模型结构或参数,以使它更加稳定,例如使用其他激活函数或损失函数。
4. 如果确实需要使用 sigmoid 函数,可以在计算中加入一个微小的常数值,例如 1e-8,以避免出现零的情况。