logistic损失函数python定义

Logistic损失函数，也称为交叉熵损失函数，是一种常用于二分类问题的损失函数。在Python中，可以使用以下方式定义Logistic损失函数：

import numpy as np

def logistic_loss(y_true, y_pred):
    epsilon = 1e-15  # 避免log(0)的情况
    y_pred = np.clip(y_pred, epsilon, 1 - epsilon)  # 将预测值限制在(epsilon, 1-epsilon)之间
    loss = - (y_true * np.log(y_pred) + (1 - y_true) * np.log(1 - y_pred))  # 计算交叉熵损失
    return np.mean(loss)  # 返回平均损失

其中，`y_true`是真实标签，`y_pred`是模型的预测值。首先，为了避免计算log(0)的情况，我们使用`np.clip`函数将预测值限制在一个较小的范围内。然后，根据交叉熵的定义，计算每个样本的损失，并取平均值作为最终的损失。