用scala语言Newton-Raphson算法计算一个逻辑回归公式

以下是使用Scala语言实现Newton-Raphson算法计算逻辑回归公式的示例代码：

import breeze.linalg._
import breeze.numerics.log

object LogisticRegression {
  def newtonRaphson(X: DenseMatrix[Double], y: DenseVector[Double], maxIter: Int = 1000, tol: Double = 1e-6): DenseVector[Double] = {
    val m = X.rows
    val n = X.cols
    var w = DenseVector.zeros[Double](n)
    var iter = 0
    var diff = Double.MaxValue
    while (iter < maxIter && diff > tol) {
      val z = X * w
      val p = sigmoid(z)
      val gradient = X.t * (p - y)
      val hessian = X.t * diag(p :* (1.0 - p)) * X
      val delta = inv(hessian) * gradient
      w -= delta
      diff = norm(delta)
      iter += 1
    }
    w
  }
  
  def sigmoid(z: DenseVector[Double]): DenseVector[Double] = {
    1.0 / (1.0 + exp(-z))
  }
  
  def predict(X: DenseMatrix[Double], w: DenseVector[Double]): DenseVector[Double] = {
    sigmoid(X * w)
  }
  
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val X = DenseMatrix((1.0, 2.0), (2.0, 3.0), (3.0, 4.0), (4.0, 5.0), (5.0, 6.0))
    val y = DenseVector(0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0)
    val w = newtonRaphson(X, y)
    val X_test = DenseMatrix((1.0, 2.0), (2.0, 3.0), (3.0, 4.0))
    val y_pred = predict(X_test, w)
    println(y_pred)
  }
}

在这个示例中，我们使用了Breeze库来进行矩阵和向量计算。我们定义了一个`newtonRaphson`函数来实现Newton-Raphson算法，其中`X`是输入特征矩阵，`y`是目标向量，`maxIter`是最大迭代次数，`tol`是收敛阈值。我们还定义了一个`sigmoid`函数来计算逻辑函数，以及一个`predict`函数来进行预测。

在`main`函数中，我们使用示例数据来测试我们的模型。我们首先使用`newtonRaphson`函数计算模型参数`w`，然后使用`predict`函数来对新的输入数据进行预测。最后，我们将预测结果打印出来。