super(LogisticRegression, self).__init__()

这段代码是 Python 中一个类的构造函数，在使用父类的构造函数时，需要使用 `super()` 函数来调用父类的构造函数。在这个例子中，子类是 `LogisticRegression`，它继承了某个父类的构造函数，使用 `super(LogisticRegression, self).__init__()` 的方式来调用父类的构造函数，其中 `LogisticRegression` 是子类的名称，`self` 是子类实例化后的对象。这样做的目的是在子类的实例化过程中，能够调用父类的构造函数，以初始化一些共同的属性和方法。

相关问题

代码为：class LogisticRegression(nn.Module): def __inti__(self,n_input_features): super(LogisticRegression,self).__inti() self.linea=nn.Linear(n_input_features,1) def forward(self,x): y_predicted=torch.sigmoid(self.linea(x)) return y_predicted model=LogisticRegression(n_feature)

这段代码定义了一个 LogisticRegression 类，继承了 nn.Module。构造函数 __init__() 中传入了输入特征的数量 n_input_features，然后调用了父类的构造函数，并定义了一个线性层 self.linea，其输入特征数量为 n_input_features，输出特征数量为 1。

forward() 方法定义了模型的前向传播过程。输入 x 经过线性层 self.linea 后，再经过 sigmoid 函数得到 y_predicted，即预测值。

最后，利用该类构造一个模型对象 model，传入特征数量 n_feature。

define+a+linear+layer+for+logistic+regression

为了实现逻辑回归，我们需要定义一个线性层。线性层是神经网络中的基本组成部分之一，它将输入数据与权重矩阵相乘并加上偏置项，然后将结果传递给激活函数。在逻辑回归中，我们使用sigmoid函数作为激活函数。

下面是一个简单的Python代码示例，用于定义一个线性层：

import torch.nn as nn

class LinearLayer(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(LinearLayer, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(input_size, output_size)
        
    def forward(self, x):
        out = self.linear(x)
        return out

在这个示例中，我们使用PyTorch库定义了一个名为LinearLayer的类。该类继承自nn.Module类，这是PyTorch中所有神经网络模块的基类。在__init__方法中，我们定义了一个nn.Linear对象，它将输入大小和输出大小作为参数，并自动初始化权重和偏置项。在forward方法中，我们将输入数据x传递给线性层，并返回输出结果out。

使用这个线性层来实现逻辑回归非常简单。我们只需要将输入数据传递给线性层，然后将输出结果传递给sigmoid函数即可。