一、logistic回歸之資料載入、視覺化
#_*_coding:utf-8_*_
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
defloaddataset
(filename =
'testset.txt'):
dataset =
labels =
fr =
open
(filename)
#每次取出一行
二、logis分類完整**
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
defloaddataset
(filename =
'testset.txt'):
fr =
open
(filename)
dataset =
labels =
for line in fr.readlines():
a = line.strip(
).split()[
1.0,
float
(a[0])
,float
(a[1])
])int(a[2]
))fr.close(
)return dataset,labels
defsigmiod
(inx)
:return
1.0/(1
+ np.exp(
-inx)
)def
gradascent
(datamatin,classlabels)
: datamatin = np.mat(datamatin)
classlabels = np.mat(classlabels)
.transpose(
) m,n = np.shape(datamatin)
lr =
0.001
epochs =
500 weight = np.ones(
(n,1))
for i in
range
(epochs)
: h = sigmiod(datamatin * weight)
error = classlabels - h
weight = weight + lr * datamatin.transpose(
)* error
return weight.geta(
)def
plotfigure
(weight)
: dataset,label = loaddataset(
) dataset = np.array(dataset)
xtrue =
;ytrue =
;xfalse =
;yfalse =
m = dataset.shape[0]
for i in
range
(m):
if label[i]==1
:1])
2])else:1
])2]
) plt.figure(
'logistic二分類'
三、隨機梯度下降演算法
由於上文中梯度演算法導致運算量大
改進後：
def
stocgradascent1
(datamatrix, classlabels, numiter=
150)
: m, n = np.shape(datamatrix)
# 返回datamatrix的大小。m為行數,n為列數。
weights = np.ones(n)
# 引數初始化
for j in
range
(numiter)
: dataindex =
list
(range
(m))
for i in
range
(m):
alpha =4/
(1.0
+ j + i)
+0.01
# 降低alpha的大小，每次減小1/(j+i)。
randindex =
int(random.uniform(0,
len(dataindex)))
# 隨機選取樣本
h = sigmoid(
sum(datamatrix[dataindex[randindex]
]* weights)
)# 選擇隨機選取的乙個樣本，計算h
error = classlabels[dataindex[randindex]
]- h # 計算誤差
weights = weights + alpha * error * datamatrix[dataindex[randindex]
]# 更新回歸係數
del(dataindex[randindex]
)# 刪除已經使用的樣本
return weights # 返回
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