逻辑回归sigmod

逻辑回归中的sigmoid函数是指数函数的一种形式，它可以将任意实数映射到一个取值范围在0到1之间的概率值。这个函数的公式为：

sigmoid(x) = 1 / (1 + e^(-x))
其中，e是自然对数的底数，x是输入的实数。

sigmoid函数在逻辑回归中的作用是将线性回归模型的输出转化为概率值，用于进行分类。它的优良性质包括：输出范围固定在0到1之间，单调递增，以及对输入的不同程度敏感性。

相关问题

逻辑回归sigmod函数

逻辑回归是一种二分类算法，它的核心思想是通过一个线性函数将特征和权重相乘后得到的结果，再通过一个sigmoid函数将结果映射到0-1之间，表示样本属于某一类的概率。sigmoid函数的公式为：$$g(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}$$其中，$z=w^Tx$，$w$为权重向量，$x$为特征向量。

sigmoid函数的特点是输出值在0-1之间，且在输入为0时输出值为0.5，随着输入值越来越大，输出值越来越接近1；随着输入值越来越小，输出值越来越接近0。

逻辑回归sigmod函数代码

逻辑回归中的sigmoid函数代码如下：

import numpy as np

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

其中，z为输入的实数或者向量。