自己构造一个Logistic回归的类
时间: 2024-02-12 14:34:21 浏览: 15
以下是一个简单的Logistic回归类的示例:
```python
import numpy as np
class LogisticRegression:
def __init__(self, learning_rate=0.01, num_iterations=1000):
self.learning_rate = learning_rate
self.num_iterations = num_iterations
def sigmoid(self, z):
return 1 / (1 + np.exp(-z))
def fit(self, X, y):
self.theta = np.zeros(X.shape[1])
for i in range(self.num_iterations):
z = np.dot(X, self.theta)
h = self.sigmoid(z)
gradient = np.dot(X.T, (h - y)) / y.size
self.theta -= self.learning_rate * gradient
def predict(self, X):
z = np.dot(X, self.theta)
prediction = self.sigmoid(z)
return np.round(prediction)
```
在这个类中,我们定义了一个sigmoid函数,用于计算逻辑函数的值。我们还定义了一个拟合函数fit,用于训练模型并计算参数。在这个函数中,我们首先初始化参数theta,然后迭代num_iterations次计算梯度并更新参数。最后,我们定义了一个预测函数predict,用于使用训练好的模型对新的数据进行预测。在这个函数中,我们首先计算z值,然后使用sigmoid函数计算预测概率,并使用np.round函数将概率转换为二进制预测值。
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