第1关:逻辑回归算法
时间: 2025-05-01 07:24:27 浏览: 26
### 逻辑回归算法概述
逻辑回归是一种广泛应用于二元分类问题中的统计学习方法。尽管名称中含有“回归”,但实际上主要用于解决分类问题。该算法的核心在于利用现有数据构建一个能够区分不同类别的决策边界[^1]。
#### 关键概念解析
- **Logit函数**:作为连接输入特征空间与输出概率的关键桥梁,Logit函数负责将线性组合的结果转换成对数几率形式。
- **Sigmoid函数**:也称为Logistic函数,其作用是把任意实数值映射到(0,1)区间内的概率值范围,表达式为\[ \sigma(z)=\frac{1}{1+e^{-z}} \]
```python
import numpy as np
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
```
- **Odds Ratio(优势比)**:衡量事件发生的可能性相对于不发生的情况下的比例关系,在评估模型性能方面具有重要意义。
#### 原理阐述
逻辑回归旨在寻找最佳拟合直线(或多维情况下的超平面),使得各类别之间的分离最为明显。具体来说,通过对给定的数据集应用最大似然估计法来调整权重向量w和偏置项b,从而达到最优解的目的。在此过程中,会涉及到以下几个重要组成部分:
- **Cost Function(代价/损失函数)**:定义了一个用来量化预测误差大小的标准,通常采用的是负对数似然成本函数或者说是交叉熵损失函数。目的是为了让实际标签y与预测概率p尽可能接近[^3]。
```python
def compute_cost(X, y, theta):
m = len(y)
h = sigmoid(np.dot(X, theta))
cost = (-1/m) * np.sum(y*np.log(h) + (1-y)*np.log(1-h))
return cost
```
- **Gradient Descent(梯度下降法)**:作为一种常用的最优化技术,用于逐步减小损失函数直至收敛至局部极小值点附近。每次迭代都会按照相反方向更新参数θ,步长由学习率α决定[^4]。
```python
def gradient_descent(X, y, theta, alpha, num_iters):
m = len(y)
J_history = []
for i in range(num_iters):
h = sigmoid(np.dot(X,theta))
error = h - y
grad = (1/m) * np.dot(X.T,error)
theta -= alpha*grad
J_history.append(compute_cost(X,y,theta))
return theta,J_history
```
通过上述过程不断训练并调优模型之后,最终可以获得一组较为理想的参数配置,进而实现对于未知样本的有效分类。
阅读全文
相关推荐


















