对数几率回归函数python实现

对数几率回归函数在Python中可以使用scikit-learn库中的LogisticRegression()函数实现。具体的代码实现如下：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# X为特征矩阵，y为目标变量
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

# 对新的数据进行预测
y_pred = model.predict(X_new)

其中，X_new为新的数据特征矩阵，y_pred为模型对新数据的预测结果。

相关问题

对数几率回归算法python

对数几率回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类问题的机器学习算法。它的主要思想是通过一个线性函数与一个sigmoid函数的组合来进行分类。在Python中，可以使用scikit-learn库中的LogisticRegression类来实现对数几率回归算法。在实现过程中，可能会出现上述的RuntimeWarning警告，这是由于计算过程中出现了无效值或除以零的情况。可以通过调整参数或数据预处理来解决这个问题。

对数几率回归函数返回w，b python代码

以下是对数几率回归函数返回w，b的Python代码：

import numpy as np

def sigmoid(z):
    """
    sigmoid函数
    """
    return 1 / (1 + np.exp(-z))

def logistic_regression(X, y, lr=0.01, num_iter=1000):
    """
    对数几率回归函数
    """
    m, n = X.shape
    w = np.zeros((n, 1))
    b = 0
    
    for i in range(num_iter):
        z = np.dot(X, w) + b
        A = sigmoid(z)
        cost = -1/m * np.sum(y*np.log(A) + (1-y)*np.log(1-A))
        
        dw = 1/m * np.dot(X.T, (A-y))
        db = 1/m * np.sum(A-y)
        
        w -= lr * dw
        b -= lr * db
        
    return w, b

其中，X是一个m行n列的矩阵，表示有m个样本，每个样本有n个特征；y是一个m行1列的向量，表示每个样本的标签；lr表示学习率；num_iter表示迭代次数。函数返回w和b，分别表示模型的权重和偏置。