逻辑回归分类python

在Python中，可以使用逻辑回归进行分类。首先，我们需要定义一个Sigmoid函数来进行预测。Sigmoid函数可以通过如下代码来实现:

import numpy as np

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

然后，我们需要定义逻辑回归模型的参数更新表达式。这个表达式可以通过对似然函数求导并进行梯度下降来得到。具体实现代码如下:

def logistic_regression(X, y, learning_rate, num_iterations):
    m, n = X.shape
    theta = np.zeros(n)

    for i in range(num_iterations):
        z = np.dot(X, theta)
        h = sigmoid(z)
        gradient = np.dot(X.T, (h - y)) / m
        theta -= learning_rate * gradient

    return theta

在上述代码中，X是输入特征矩阵，y是对应的目标变量，learning_rate是学习率，num_iterations是迭代次数。最终返回的theta就是训练得到的模型参数。

接下来，我们可以使用训练得到的模型参数来进行分类预测。假设我们有一个测试样本X_test，可以通过如下代码来进行预测:

def predict(X, theta):
    z = np.dot(X, theta)
    h = sigmoid(z)
    predictions = (h >= 0.5).astype(int)
    return predictions

在上述代码中，X是测试样本的特征矩阵，theta是训练得到的模型参数。最终返回的predictions是预测的分类结果。

综上所述，逻辑回归可以通过定义Sigmoid函数和实现参数更新表达式来进行分类预测。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [分类——逻辑回归Python实现](https://blog.csdn.net/weixin_43734080/article/details/118914664)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [逻辑回归分类（python实现）](https://blog.csdn.net/qq_45830471/article/details/131709079)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]