Python梯度下降法實現二元邏輯回歸

定義當函式值大於等於0.5時，結果為1，當函式值小於0.5時，結果為0.函式的值域是(0, 1)。

上圖為二元邏輯回歸的概率公式，則代價函式可以表示為

損失函式求偏倒數為

可以發現和線性回歸的結果是一樣的，只不過是假設函式h發生了變化。

為了避免過擬合，通常在代價函式後加乙個正則化項，針對二元邏輯回歸，填加正則化項，

1 2∑

j=1n

θj2\frac\sum_^\theta _^

21​∑j=

1n​θ

j2​這樣，隨時函式後就應該新增一項

1 m∑

j=1n

θj\frac\sum_^\theta _

m1​∑j=

1n​θ

j​

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
# 特徵數目
n =2
# 構造訓練集
x1 = np.arange(-2
.,2.
,0.02
)m =
len(x1)
x2 = x1 + np.random.randn(m)
# print(x1, x2)
one = np.full(m,
1.0)
y =1
/(np.full(m,
1.0)
+ np.exp(-(
0.1* np.random.randn(m)
-np.full(m,
0.6)+5
*x1 +
2* x2)))
# yy = np.array(
[np.
int(
round
(i))
for i in y]
)# 梯度下降法
theta = np.random.rand(n+1)
print
(theta)
x = np.vstack(
[np.full(m,1)
, x1, x2]).t
# 前一次的theta
pre = np.zeros(n +1)
diff =1e-
10max_loop =
10000
alpha =
0.01
lamda =
1now_diff =
0while max_loop >0:
#sum = np.zeros(n + 1)
sum= np.
sum([(
1/(1
.+ np.exp(
- np.dot(theta, x[i]))
)- y[i]
)*x[i]
for i in
range
(m)]
, axis=0)
# for i in range(m):
#    sum += (1 / (1. + np.exp(- np.dot(theta, x[i]))) - y[i])*x[i]
theta = theta -
(alpha *
sum+ alpha * lamda * theta)
print
("還差 %d 次"
% max_loop,
"theta = "
, theta)
now_diff = np.linalg.norm(theta - pre)
if(now_diff <= diff)
:break
pre = theta
max_loop -=
1# 列印
print
("find theta : "
, theta,
"now_diff : "
, now_diff)
# 畫出平測試例子圖
x_1 = np.array(
[(x1[i]
, x2[i]
)for i in
range
(m)if y[i]==1
])x_0 = np.array(
[(x1[i]
, x2[i]
)for i in
range
(m)if y[i]==0
])plt.scatter(x_1[:,
0], x_1[:,
1], c=
'r', marker=
'o')
plt.scatter(x_0[:,
0], x_0[:,
1], c=
'g', marker=
'v')
# 畫出求得的模型圖
point1 = np.arange(-2
,2,0.02
)point2 =
(theta[0]
+ theta[1]
* point1)/(
-theta[2]
)plt.plot(point1, point2)
plt.xlabel(
'x1'
)plt.ylabel(
'x2'
)plt.show(
)

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