实例介绍
【实例简介】
用pythor实现的logistic回归模型
【实例截图】
【核心代码】
def forward(self, X):
'''
:param X: tensor, batch_size * sample_size dimension.
:return: tensor, batch_size, positive probability predicted by model.
'''
self._check_X(X)
linear_combine = torch.matmul(X, self.coef[0 : self.sample_size]) self.coef[-1]
predict_probability = torch.sigmoid(linear_combine)
# smooth the predict probability to avoid loss explode.
smooth_predict_probability = (predict_probability - 0.5) * (1 - 2 * MIN_PROBABILITY) 0.5
return smooth_predict_probability
def log_likelihood(self, X, y):
'''
:param X: tensor, batch_size * sample_size dimension.
:param y: tensor, batch_size, target value, 0 or 1.
:return:
'''
self._check_X(X)
self._check_y(y)
predict_probability = self.forward(X)
likelihood = predict_probability.pow(y) * (1 - predict_probability).pow(1 - y)
log_likelihood = torch.log(likelihood)
return log_likelihood.sum()
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