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Python利用逻辑回归分类实现模板
站长资源 2024/11/24 佚名
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Logistic Regression Classifier逻辑回归主要思想就是用最大似然概率方法构建出方程，为最大化方程，利用牛顿梯度上升求解方程参数。

  • 优点：计算代价不高，易于理解和实现。
  • 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。
  • 使用数据类型：数值型和标称型数据。

好了，下面开始正文。

算法的思路我就不说了，我就提供一个万能模板，适用于任何纬度数据集。
虽然代码类似于梯度下降，但他是个分类算法

定义sigmoid函数

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

进行逻辑回归的参数设置以及迭代

def weights(x,y,alpha,thershold):
 #初始化参数
 m,n = x_train.shape
 theta = np.random.rand(n) #参数
 cnt = 0 # 迭代次数
 max_iter = 50000
 #开始迭代
 while cnt < max_iter:
  cnt += 1
  diff = np.full(n,0)
  for i in range(m):
   diff = (y[i]-sigmoid(theta.T @ x[i]))*x[i]
   theta = theta + alpha * diff
  if(abs(diff)<thershold).all():
   break
 return theta

预测函数

def predict(x_test,theta):
 if sigmoid(theta.T @ x_test)>0.5:
  return 1
 else:return 0

调用函数

x_train = np.array([[1,2.697,6.254],
     [1,1.872,2.014],
     [1,2.312,0.812],
     [1,1.983,4.990],
     [1,0.932,3.920],
     [1,1.321,5.583],
     [1,2.215,1.560],
     [1,1.659,2.932],
     [1,0.865,7.362],
     [1,1.685,4.763],
     [1,1.786,2.523]])
y_train = np.array([1,0,0,1,0,1,0,0,1,0,1])
alpha = 0.001 # 学习率
thershold = 0.01 # 指定一个阈值，用于检查两次误差
print(weights(x_train,y_train,alpha,thershold))

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python利用逻辑回归分类实现模板，希望对大家有所帮助！

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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

更新日志

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