对数几率回归算法伪代码

对数几率回归算法伪代码

步骤	伪代码	说明
初始化	w = 0（权重向量） b = 0（偏置项） learning_rate = α（学习率） max_iterations = N（最大迭代次数）	初始化模型参数和超参数
Sigmoid函数	def sigmoid(z):     return 1 / (1 + exp(-z))	将线性输出映射到概率空间(0,1)
前向传播	def forward(X):     z = X * w + b（线性组合）     y_hat = sigmoid(z)（预测概率）     return y_hat	计算模型预测值
损失函数计算	def compute_loss(y, y_hat):     return -sum(y * log(y_hat) + (1-y) * log(1-y_hat)) / m     （m为样本数量）	计算交叉熵损失
梯度计算	def compute_gradients(X, y, y_hat):     dw = X.T * (y_hat - y) / m     db = sum(y_hat - y) / m     return dw, db	计算损失函数对参数的梯度
参数更新	w = w - learning_rate * dw b = b - learning_rate * db	使用梯度下降更新参数
训练循环	for i in 0 to max_iterations:     y_hat = forward(X_train)     loss = compute_loss(y_train, y_hat)     dw, db = compute_gradients(X_train, y_train, y_hat)     w = w - learning_rate * dw     b = b - learning_rate * db     if loss收敛：break	迭代训练过程
预测函数	def predict(X):     y_hat = forward(X)     return 1 if y_hat >= 0.5 else 0	二分类预测
多分类扩展	# 一对多策略 for each class c:     训练模型将c与其他类别分开 预测时选择概率最高的类别	处理多分类问题