通过def logistic_model(x, a, b, c): return c / (1 + np.exp(-(x - b) / a)) # 定义拟合函数 def fit_logistic_model(x_data, y_data): popt, pcov = curve_fit(logistic_model, x_data, y_data, maxfev=10000) return popt # 数据 t = np.arange(0, 21) y = np.array([9.0, 15.0, 25.0, 44.0, 73.0, 116.0, 179.0, 259.0, 349.0, 441.0, 513.0, 566.0, 595.0, 629.0, 641.0, 651.0, 656.0, 660.0, 662.0, 664.0, 667.0]) # 拟合传播模型 popt = fit_logistic_model(t, y)拟合出来的传播模型怎么输出

拟合出来的传播模型可以通过输出模型参数来表示。在这个例子中，logistic_model 函数中的参数 a、b、c 分别代表了模型的三个参数，可以通过以下方式输出：

print('a:', popt[0])
print('b:', popt[1])
print('c:', popt[2])

其中，popt 是 fit_logistic_model 函数的返回值，它是一个包含三个元素的列表，分别对应拟合出来的模型参数 a、b、c。

相关问题

def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ 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

好的，根据上面的目标函数，我们可以推导出其对应的梯度向量函数，如下所示：

def gradient(x, y, beta):
"""
Compute gradient of the logistic regression loss function
:param beta: model parameter vector
:param x: feature matrix
:param y: label vector
:return: gradient vector
"""
n = x.shape[0]
pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta)))
pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15)
grad = np.dot(x.T, pred - y) / n
return grad

其中，x, y, beta 分别表示特征矩阵、标签向量和模型参数向量。函数返回的是目标函数的梯度向量。

import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt # 加载 iris 数据 iris = load_iris() # 只选取两个特征和两个类别进行二分类 X = iris.data[(iris.target==0)|(iris.target==1), :2] y = iris.target[(iris.target==0)|(iris.target==1)] # 将标签转化为 0 和 1 y[y==0] = -1 # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 实现逻辑回归算法 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) # 初始化参数 self.theta = np.zeros(X.shape[1]) for i in range(self.num_iter): # 计算梯度 z = np.dot(X, self.theta) h = self.__sigmoid(z) gradient = np.dot(X.T, (h - y)) / y.size # 更新参数 self.theta -= self.lr * gradient # 打印损失函数 if self.verbose and i % 10000 == 0: z = np.dot(X, self.theta) h = self.__sigmoid(z) loss = self.__loss(h, y) print(f"Loss: {loss} \t") 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 = LogisticRegressio

n()
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = np.sum(y_pred == y_test) / y_test.shape[0]
print(f"Accuracy: {accuracy}")

# 可视化
plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_pred)
plt.show()

请问这段代码实现了什么功能？