python深度学习逻辑回归代码编写

以下是一个简单的逻辑回归模型的 Python 代码：

import numpy as np

class LogisticRegression:
    
    def __init__(self, learning_rate=0.01, n_iters=1000):
        self.learning_rate = learning_rate
        self.n_iters = n_iters
        self.weights = None
        self.bias = None
    
    def fit(self, X, y):
        # Initialize parameters
        n_samples, n_features = X.shape
        self.weights = np.zeros(n_features)
        self.bias = 0
        
        # Gradient descent
        for i in range(self.n_iters):
            linear_model = np.dot(X, self.weights) + self.bias
            y_predicted = self._sigmoid(linear_model)
            
            dw = (1 / n_samples) * np.dot(X.T, (y_predicted - y))
            db = (1 / n_samples) * np.sum(y_predicted - y)
            
            self.weights -= self.learning_rate * dw
            self.bias -= self.learning_rate * db
    
    def predict(self, X):
        linear_model = np.dot(X, self.weights) + self.bias
        y_predicted = self._sigmoid(linear_model)
        y_predicted_cls = [1 if i > 0.5 else 0 for i in y_predicted]
        return y_predicted_cls
    
    def _sigmoid(self, x):
        return 1 / (1 + np.exp(-x))

该逻辑回归模型包含以下方法：

- `__init__(self, learning_rate=0.01, n_iters=1000)`: 初始化逻辑回归模型的学习率和迭代次数。
- `fit(self, X, y)`: 训练逻辑回归模型，其中 `X` 是训练数据的特征矩阵，`y` 是训练数据的标签向量。
- `predict(self, X)`: 使用训练好的逻辑回归模型进行预测，其中 `X` 是测试数据的特征矩阵。
- `_sigmoid(self, x)`: 使用 sigmoid 函数将线性模型的输出转换为概率值。

需要注意的是，在 `fit()` 方法中使用了梯度下降算法来最小化成本函数，其中计算梯度的过程需要使用矩阵乘法和转置运算，因此需要对输入数据进行转置和重塑。