在使用logistic做線性回歸時，如果我們遇到多分類的問題，我們可以考慮使用softmax函式進行篩選
函式公式如下:so
ftma
x(yi
)=expyi∑
jexpyj
原理是對logistic回歸所取得的評分(score)逐個求對數，然後除以所有評分的對數的總和，可以理解為取評分最高的乙個分類。而且softmax所求得所有分類的概論加起來剛剛好等於1(參加附圖，x軸為最有可能分類的評分，藍色線為評分等於x的概率，黃色線是評分為x*0.5的概率，綠色線是x*0.2的概率)。
我們可以使用python實現softmax，而且只需要一行
import bumpy as np
def softmax(x):
return np.exp(x)/np.sum(np.exp(x),axis=0)
p.s.可以使用以下**，復現上圖的結果
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(-2, 4 , 0.1)
scores = np.vstack([x, 0.4 * x , 0.2 * x])
plt.plot(x, softmax(scores).t, linewidth=2)
plt.show()
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