圆月山庄资源网

python编写Logistic逻辑回归
脚本专栏 2024/11/7 佚名
3 2
圆月山庄资源网 Design By www.vgjia.com

用一条直线对数据进行拟合的过程称为回归。逻辑回归分类的思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式。
公式表示为：

python编写Logistic逻辑回归

一、梯度上升法

每次迭代所有的数据都参与计算。

for 循环次数:
        训练

代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def loadData():
 labelVec = []
 dataMat = []
 with open('testSet.txt') as f:
  for line in f.readlines():
   dataMat.append([1.0,line.strip().split()[0],line.strip().split()[1]])
   labelVec.append(line.strip().split()[2])
 return dataMat,labelVec

def Sigmoid(inX):
 return 1/(1+np.exp(-inX))

def trainLR(dataMat,labelVec):
 dataMatrix = np.mat(dataMat).astype(np.float64)
 lableMatrix = np.mat(labelVec).T.astype(np.float64)
 m,n = dataMatrix.shape
 w = np.ones((n,1))
 alpha = 0.001
 for i in range(500):
  predict = Sigmoid(dataMatrix*w)
  error = predict-lableMatrix
  w = w - alpha*dataMatrix.T*error
 return w


def plotBestFit(wei,data,label):
 if type(wei).__name__ == 'ndarray':
  weights = wei
 else:
  weights = wei.getA()
 fig = plt.figure(0)
 ax = fig.add_subplot(111)
 xxx = np.arange(-3,3,0.1)
 yyy = - weights[0]/weights[2] - weights[1]/weights[2]*xxx
 ax.plot(xxx,yyy)
 cord1 = []
 cord0 = []
 for i in range(len(label)):
  if label[i] == 1:
   cord1.append(data[i][1:3])
  else:
   cord0.append(data[i][1:3])
 cord1 = np.array(cord1)
 cord0 = np.array(cord0)
 ax.scatter(cord1[:,0],cord1[:,1],c='red')
 ax.scatter(cord0[:,0],cord0[:,1],c='green')
 plt.show()

if __name__ == "__main__":
 data,label = loadData()
 data = np.array(data).astype(np.float64)
 label = [int(item) for item in label]
 weight = trainLR(data,label)
 plotBestFit(weight,data,label)

二、随机梯度上升法

1.学习参数随迭代次数调整，可以缓解参数的高频波动。
2.随机选取样本来更新回归参数，可以减少周期性的波动。

python编写Logistic逻辑回归

for 循环次数:
    for 样本数量：
        更新学习速率
        随机选取样本
        训练
        在样本集中删除该样本

代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def loadData():
 labelVec = []
 dataMat = []
 with open('testSet.txt') as f:
  for line in f.readlines():
   dataMat.append([1.0,line.strip().split()[0],line.strip().split()[1]])
   labelVec.append(line.strip().split()[2])
 return dataMat,labelVec

def Sigmoid(inX):
 return 1/(1+np.exp(-inX))


def plotBestFit(wei,data,label):
 if type(wei).__name__ == 'ndarray':
  weights = wei
 else:
  weights = wei.getA()
 fig = plt.figure(0)
 ax = fig.add_subplot(111)
 xxx = np.arange(-3,3,0.1)
 yyy = - weights[0]/weights[2] - weights[1]/weights[2]*xxx
 ax.plot(xxx,yyy)
 cord1 = []
 cord0 = []
 for i in range(len(label)):
  if label[i] == 1:
   cord1.append(data[i][1:3])
  else:
   cord0.append(data[i][1:3])
 cord1 = np.array(cord1)
 cord0 = np.array(cord0)
 ax.scatter(cord1[:,0],cord1[:,1],c='red')
 ax.scatter(cord0[:,0],cord0[:,1],c='green')
 plt.show()

def stocGradAscent(dataMat,labelVec,trainLoop):
 m,n = np.shape(dataMat)
 w = np.ones((n,1))
 for j in range(trainLoop):
  dataIndex = range(m)
  for i in range(m):
   alpha = 4/(i+j+1) + 0.01
   randIndex = int(np.random.uniform(0,len(dataIndex)))
   predict = Sigmoid(np.dot(dataMat[dataIndex[randIndex]],w))
   error = predict - labelVec[dataIndex[randIndex]]
   w = w - alpha*error*dataMat[dataIndex[randIndex]].reshape(n,1)
   np.delete(dataIndex,randIndex,0)
 return w

if __name__ == "__main__":
 data,label = loadData()
 data = np.array(data).astype(np.float64)
 label = [int(item) for item in label]
 weight = stocGradAscent(data,label,300) 
 plotBestFit(weight,data,label)

三、编程技巧

1.字符串提取

将字符串中的'\n', ‘\r', ‘\t', ' ‘去除，按空格符划分。

string.strip().split()

2.判断类型

if type(secondTree[value]).__name__ == 'dict':

3.乘法

numpy两个矩阵类型的向量相乘，结果还是一个矩阵

c = a*b

c
Out[66]: matrix([[ 6.830482]])

两个向量类型的向量相乘，结果为一个二维数组

b
Out[80]: 
array([[ 1.],
  [ 1.],
  [ 1.]])

a
Out[81]: array([1, 2, 3])

a*b
Out[82]: 
array([[ 1., 2., 3.],
  [ 1., 2., 3.],
  [ 1., 2., 3.]])

b*a
Out[83]: 
array([[ 1., 2., 3.],
  [ 1., 2., 3.],
  [ 1., 2., 3.]])

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

标签：
python,Logistic,逻辑回归
圆月山庄资源网 Design By www.vgjia.com
广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
圆月山庄资源网 Design By www.vgjia.com
www.vgjia.com 圆月山庄资源网
139,976互联网资源
144,792高清电影
21,817无损音乐
631,128技术资源

P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 桃源资源网 杰网资源 富贵资源网 南强小屋 铁雪资源网 幽灵资源网 万梅资源网 狼山资源网 白云岛资源网 昆仑资源网 相思资源网 明霞山资源网 内蒙古资源网 黑松山资源网 茶园资源网 饿虎岗资源网 大旗谷资源网 常春岛资源网 岱庙资源网 兴国资源网 快活林资源网 蝙蝠岛资源网 帝王谷资源网 白云城资源网 伏龙阁资源网 清风细雨楼 天枫庄资源网 圆月山庄资源网 无争山庄资源网 神水资源网 移花宫资源网 神剑山庄资源网 无为清净楼资源网 金钱帮资源网 丐帮资源网 华山资源网 极乐门资源网 小李飞刀资源网 凤求凰客栈 风云阁资源网 金狮镖局 鸳鸯亭资源网 千金楼资源网 更多链接