python實現(xiàn)梯度下降和邏輯回歸
本文實例為大家分享了python實現(xiàn)梯度下降和邏輯回歸的具體代碼,供大家參考,具體內(nèi)容如下
import numpy as npimport pandas as pdimport os data = pd.read_csv('iris.csv') # 這里的iris數(shù)據(jù)已做過處理m, n = data.shapedataMatIn = np.ones((m, n))dataMatIn[:, :-1] = data.ix[:, :-1]classLabels = data.ix[:, -1] # sigmoid函數(shù)和初始化數(shù)據(jù)def sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) # 隨機梯度下降def Stocgrad_descent(dataMatIn, classLabels): dataMatrix = np.mat(dataMatIn) # 訓(xùn)練集 labelMat = np.mat(classLabels).transpose() # y值 m, n = np.shape(dataMatrix) # m:dataMatrix的行數(shù),n:dataMatrix的列數(shù) weights = np.ones((n, 1)) # 初始化回歸系數(shù)(n, 1) alpha = 0.001 # 步長 maxCycle = 500 # 最大循環(huán)次數(shù) epsilon = 0.001 error = np.zeros((n,1)) for i in range(maxCycle): for j in range(m): h = sigmoid(dataMatrix * weights) # sigmoid 函數(shù) weights = weights + alpha * dataMatrix.transpose() * (labelMat - h) # 梯度 if np.linalg.norm(weights - error) < epsilon: break else: error = weights return weights # 邏輯回歸def pred_result(dataMatIn): dataMatrix = np.mat(dataMatIn) r = Stocgrad_descent(dataMatIn, classLabels) p = sigmoid(dataMatrix * r) # 根據(jù)模型預(yù)測的概率 # 預(yù)測結(jié)果二值化 pred = [] for i in range(len(data)): if p[i] > 0.5: pred.append(1) else: pred.append(0) data['pred'] = pred os.remove('data_and_pred.csv') # 刪除List_lost_customers數(shù)據(jù)集 # 第一次運行此代碼時此步驟不要 data.to_csv('data_and_pred.csv', index=False, encoding='utf_8_sig') # 數(shù)據(jù)集保存pred_result(dataMatIn)
以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持好吧啦網(wǎng)。
相關(guān)文章:
1. Python TestSuite生成測試報告過程解析2. python讓函數(shù)不返回結(jié)果的方法3. python之cur.fetchall與cur.fetchone提取數(shù)據(jù)并統(tǒng)計處理操作4. JSP之表單提交get和post的區(qū)別詳解及實例5. python實現(xiàn)讀取類別頻數(shù)數(shù)據(jù)畫水平條形圖案例6. PHP循環(huán)與分支知識點梳理7. 解決AJAX返回狀態(tài)200沒有調(diào)用success的問題8. chat.asp聊天程序的編寫方法9. 低版本IE正常運行HTML5+CSS3網(wǎng)站的3種解決方案10. jsp實現(xiàn)登錄驗證的過濾器
