3.26线性回归对率回归

news/2024/11/30 5:54:07/

就是说右边的线性组合算出一个z,在阶跃函数里,z>0就是1,<0就是-1

然后用对率回归的话就是大于0时是一个大于0.5的数,是计算得到的

最后输出的都是一个是不是的概率

只是传统的话,Z直接就是结果,而如果是对率回归的话,Z就还需要一个fun函数才会产出是不是的概率

    train_xigua_data=[[1, 1, 1, 1, 1, 1],[2, 1, 2, 1, 1, 1],[2, 1, 1, 1, 1, 1],[1, 2, 1, 1, 2, 2],[2, 2, 1, 2, 2, 2],[1, 3, 3, 1, 3, 2],[3, 2, 2, 2, 1, 1],[2, 2, 1, 1, 2, 2],[3, 1, 1, 3, 3, 1],[1, 1, 2, 2, 2, 1]]train_xigua_label = [1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0]test_xigua_data = [[1, 1, 2, 1, 1, 1],[3, 1, 1, 1, 1, 1],[2, 2, 1, 1, 2, 1],[2, 2, 2, 2, 2, 1],[3, 3, 3, 3, 3, 1],[3, 1, 1, 3, 3, 2],[1, 2, 1, 1, 1, 1]]test_xigua_label = [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]

这段就是先复制到Y数组中,然后将等于当前分类的计为1,不为的为0

之所以不再一开始就直接整成0是因为,当前SORT的类别标签无法确定,即可能本身就是0,如果直接设置为0的话,就相当于全部都是同类的了,所以借助一个肯定不会用到的-1来辅助完成

如果先整SORT的话,原来的标签里可能会有1,所以就混淆了


http://www.ppmy.cn/news/1551118.html

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