Python实现logistic回归算法_label_arr是什么-程序员宅基地

技术标签: python  机器学习  罗辑回归  logtistic  Machine Learning  

# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'yangxin_ryan'

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


"""
logistic算法实现
"""
class Logistic(object):
    """
    加载数据集
    :return:返回两个数组,普通数组
        data_arr -- 原始数据的特征
        label_arr -- 原始数据的标签,也就是每条样本对应的类别
    """
    def load_data_set(self):
        data_arr = []
        label_arr = []
        f = open("/xxx/TestSet.txt", 'r')
        for line in f.readlines():
            line_arr = line.strip().split()
            data_arr.append([1.0, np.float(line_arr[0]), np.float(line_arr[1])])
            label_arr.append(int(line_arr[2]))
        return data_arr, label_arr

    """
    处理数据溢出问题
    """
    def sigmoid(self, x):
        return 1.0 / (1 + np.exp(-x))


    """
    梯度上升法,其实就是因为使用了极大似然估计
    :param data_arr:传
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