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2024年5月31日发(作者：value函数公式)

一、介绍逻辑回归算法

逻辑回归（Logistic Regression）是一种常见的分类算法，主要用于

处理二分类问题。逻辑回归算法通过将线性回归的输出映射到一个指

定的区间，从而得到分类的结果。它的输出是一个介于0和1之间的

概率值，通常使用sigmoid函数来实现这一映射。逻辑回归算法的简

单性、高效性以及可解释性使其成为了机器学习领域中一个重要的算

法。

二、逻辑回归算法的原理

逻辑回归算法的原理很简单，其主要思想是通过一个线性函数的加权

和，然后通过sigmoid函数将其转换为0到1之间的概率值。设输入

特征为x，权重为w，偏置为b，则逻辑回归算法的计算公式如下所示：

[z = w^{T}x + b]

[y_{text{pred}} = sigma(z)]

其中，z表示线性函数的加权和，(sigma)表示sigmoid函数。逻

辑回归算法的训练目标是通过优化损失函数，得到最佳的权重和偏置，

使得模型的预测结果与真实标签尽可能相符。

三、逻辑回归算法的实现步骤

1. 数据预处理

在实现逻辑回归算法之前，首先需要对数据进行预处理。这包括数据

清洗、特征选择、特征缩放等工作。通常需要将数据集划分为训练集

和测试集，并对数据进行标准化处理，以保证模型训练的稳定性和准

确性。

2. 初始化参数

在逻辑回归算法中，需要初始化模型的权重和偏置。通常可以随机初

始化权重和偏置，或者使用0来初始化。

3. 定义损失函数

逻辑回归算法通常使用交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）作为

模型的损失函数。该损失函数可以衡量模型预测结果与真实标签之间

的差异。

4. 训练模型

逻辑回归算法的训练过程通常使用梯度下降法（Gradient Descent）

来优化模型的参数。通过计算损失函数相对于参数的梯度，并根据梯

度的方向更新参数，使得损失函数逐渐减小，从而得到最佳的模型参

数。

5. 预测结果

训练完成后，可以使用逻辑回归模型来进行预测。通过将输入特征传

入模型，计算模型输出的概率值，并根据阈值对概率值进行分类，得

到最终的预测结果。

四、Java代码实现逻辑回归算法


本文标签： 回归 算法 函数 逻辑 模型

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