介绍 import numpy as np
import pandas as pd
import 操作系统
,
时间=data pd.read_csv (“iris.csv"), #,这里的虹膜数据已做过处理
m, n =data.shape
时间=dataMatIn np.ones ((m, n))
dataMatIn (:,,: 1),=, data.ix (:,,: 1)
时间=classLabels data.ix (:,, 1)
,
#,乙状结肠函数和初始化数据
def 乙状结肠(z):
,return 1,/, (1, +, np.exp (- z))
,
#,随机梯度下降
def Stocgrad_descent (dataMatIn, classLabels):=,,dataMatrix np.mat (dataMatIn), #,训练集=,,labelMat np.mat (classLabels) .transpose (), #, y值
,m, n =, np.shape (dataMatrix), #, m: dataMatrix的行数,护士:dataMatrix的列数=,,weights np.ones ((n,, 1)), #,初始化回归系数(n,, 1)
,alpha 0.001=,, #,步长
500年,maxCycle =,, #,最大循环次数
epsilon 0.001=,=,,error np.zeros ((n, 1))
,for 小姐:拷贝范围(maxCycle):
for 才能;j 拷贝范围(米):
,,h =,乙状结肠(dataMatrix *,权重),#,sigmoid 函数
,,weights =, weights +, alpha *, dataMatrix.transpose (), *, (labelMat 安康;h), #,梯度
if 才能np.linalg.norm (weights 安康;错误),& lt;,ε:
,才能休息
其他的才能:
,,error =重量
,return 权重
,
#,逻辑回归
def pred_result (dataMatIn):=,,dataMatrix np.mat (dataMatIn)=,,r Stocgrad_descent (dataMatIn, classLabels)=,,p 乙状结肠(dataMatrix *, r), #,根据模型预测的概率
,
,#预测结果二值化=,pred []
,for 小姐:拷贝范围(len(数据)):
if 才能;p[我],祝辞,0.5:
,,pred.append (1)
其他的才能:
,,pred.append (0)
,数据(“pred"),=, pred
,os.remove (“data_and_pred.csv"), #,删除List_lost_customers数据集,#,第一次运行此代码时此步骤不要
,data.to_csv (“data_and_pred.csv",指数=False,编码=皍tf_8_sig"), #,数据集保存
pred_result (dataMatIn)
小编给大家分享一下python怎么实现梯度下降和逻辑回归,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获、下面让我们一起去了解一下吧!
具体内容如下
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