在正则化对数几率回归代价函数的代码中为什么要加上y=[:，np.newaxis],y=[:，np.newaxis]表示什么意思

在正则化对数几率回归代价函数中，通常需要对输入的标签数据进行处理，将其转化为二维数组的形式。其中，y=[:，np.newaxis]的作用是将一维的标签数据y转化为二维的数组形式，以便后续计算。

具体来说，y=[:，np.newaxis]的作用是将一维数组y的每个元素都变成一个单独的行向量，即将原来的形式 [y1, y2, ..., yn] 转化为：

[[y1],
 [y2],
 ...
 [yn]]

这样处理后，y就变成了一个形状为 (n, 1) 的二维数组，其中 n 是标签数据的总数。

在正则化对数几率回归代价函数中，y的形状需要与预测值 h 的形状相同，因此需要将 y 转化为二维数组形式。

相关问题

y=y[:,np.newaxis]

这行代码的作用是将数组y从一维数组转换为二维数组，其中新的轴被添加到了第二个位置。具体来说，np.newaxis是一个特殊的索引对象，用于在数组中插入新的轴。在这行代码中，我们使用np.newaxis将y从形状为(n,)的一维数组转换为形状为(n,1)的二维数组，其中原来的元素按照列的方式排列。这种转换通常用于将一维数组作为另一个数组的列向量输入，或者用于进行矩阵运算。

sum(p==y[:,np.newaxis]

这段代码中，p和y都是一维的numpy数组，p表示模型预测的结果，y表示真实的标签。代码中使用了numpy的广播功能，将p和y分别扩展为二维数组，使它们能够进行比较。np.newaxis表示在对应维度上插入一个新的维度，例如p的形状为(100,)，插入一个新维度后就变成了(100,1)。最后使用==运算符比较p和y的每个元素是否相等，并返回一个布尔类型的二维数组，表示每个位置上的预测结果是否正确。最后使用np.sum函数将所有预测正确的位置加起来，得到正确预测的数量。