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经过几次梯度下降迭代后,成本函数变化变得恒定,这绝对是它不应该执行的方式:
梯度下降函数的初始结果似乎是正确的,成本函数的结果以及假设函数的结果也是正确的,所以我认为问题不在那里。抱歉,如果问题太不确定,但我自己无法再缩小问题范围。如果您能解释我的程序出了什么问题,我将不胜感激。
这就是我正在使用的数据的样子:
34.62365962451697,78.0246928153624,0
30.28671076822607,43.89499752400101,0
35.84740876993872,72.90219802708364,0
60.18259938620976,86.30855209546826,1
79.0327360507101,75.3443764369103,1
45.08327747668339,56.3163717815305,0
这是代码:
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
data = np.genfromtxt("ex2data1.txt", delimiter=",")
X = data[:,0:-1]
X = np.array(X)
m = len(X)
ones = np.ones((m,1))
X = np.hstack((ones,X))
Y = data[:,-1]
Y = np.array(Y)
Y = Y.reshape((m,1))
Cost_History = [[],[]]
def Sigmoid(z):
G = float(1/float(1+np.exp(-1.0*z)))
return G
def Hypothesis(theta, x):
z = np.dot(x,theta)
return Sigmoid(z)
def Cost_Function(X, Y, theta, m):
sumOfErrors = 0
for i in range(m):
xi = X[i]
yi = Y[i]
hi = Hypothesis(theta, xi)
sumOfErrors += yi*np.log(hi) + (1-yi)*np.log(1-hi)
const = -(1/m)
J = const * sumOfErrors
return J
def Cost_Function_Derivative(X, Y, theta, feature, alpha, m):
sumErrors = 0
for i in range(m):
xi = X[i]
yi = Y[i]
hi = Hypothesis(theta, xi)
error = (hi - yi)*xi[feature]
sumErrors += error
constant = float(alpha)/float(m)
J = constant * sumErrors
return J
def Gradient_Descent(X, Y, theta, alpha, m):
new_theta = np.zeros((len(theta),1))
for feature in range(len(theta)):
CFDerivative = Cost_Function_Derivative(X, Y, theta, feature, alpha, m)
new_theta[feature] = theta[feature] - CFDerivative
return new_theta
def Logistic_Regression(X,Y,alpha, theta, iterations, m):
for iter in range(iterations):
theta = Gradient_Descent(X, Y, theta, alpha, m)
cost = Cost_Function(X, Y, theta, m)
Cost_History[0].append(cost)
Cost_History[1].append(iter)
if iter % 100 == 0:
print(theta, cost, iter)
return theta
alpha = 0.001
iterations = 1500
theta = np.zeros((len(X[0]),1))
theta = Logistic_Regression(X, Y, alpha, theta, iterations, m)
print(theta)
test = np.array((1,85,45))
print(Hypothesis(theta, test))
wrong = 0
for i in range(m):
xi = X[i]
yi = Y[i]
hi = Hypothesis(theta, xi)
if yi != round(hi):
wrong+=1
print(wrong/m)
plt.plot(Cost_History[1], Cost_History[0], "b")
plt.show()
最佳答案
从给定的图中可以看出,成本实际上仍在下降。快速搜索一下就会发现您的数据当前可以是 found here ,并通过运行您的代码 500000 次迭代,我得到的是以下内容,它看起来正如您所期望的:
大约 20000000 步后,theta
的值变为 [-25.15510086, 0.20618186, 0.20142117]
。为了确保这是我们所期望的,我们可以将该值与使用 sci-kit learn's implementation 获得的参数进行比较具有较大的 C
值:
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression(C=1e10, tol=1e-6).fit(X, Y.ravel())
model.coef_[0] + np.array([model.intercept_[0], 0, 0])
# array([-25.16127356, 0.20623123, 0.20147112])
或者 statsmodels 中的相同内容:
from statsmodels.discrete.discrete_model import Logit
model = Logit(Y.ravel(), X)
model.fit().params
# array([-25.16133357, 0.20623171, 0.2014716 ])
当然,运行这么多步骤的算法肯定需要一段时间。在实践中,您通常会转向二阶优化例程或随机梯度下降,但事实证明,大多数代码都可以用向量化运算(例如矩阵乘法)来表达,这将增加足够的性能以使其相对收敛快速地。特别是,您的方法可以重写如下,唯一的区别是 Y
不再需要重新整形:
def hypothesis(theta, X):
return 1/(1+np.exp(-np.dot(X, theta)))
def cost_function(X, Y, theta):
h = hypothesis(theta, X)
return -np.mean(Y*np.log(h) + (1-Y)*np.log(1-h))
def gradient_descent(X, Y, theta, alpha):
h = hypothesis(theta, X)
return theta - alpha*np.dot(X.T, h - Y)/len(X)
def logistic_regression(X, Y, alpha, theta, iterations):
for iter in range(iterations):
theta = gradient_descent(X, Y, theta, alpha)
if iter % 100000 == 0:
cost = cost_function(X, Y, theta)
cost_history[0].append(cost)
cost_history[1].append(iter)
print(theta, cost, iter)
return theta
关于python - 逻辑回归成本变化变为恒定,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51581240/
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