逻辑回归:成本函数没有减少

逻辑回归是一种用于解决分类问题的机器学习算法。它通过将输入特征与权重相乘，并将结果传递给一个激活函数（通常是sigmoid函数），来预测样本属于某个类别的概率。

成本函数是逻辑回归模型中用于衡量预测结果与实际结果之间差异的函数。常用的成本函数是交叉熵损失函数。通过最小化成本函数，我们可以调整模型的参数，使得模型的预测结果更接近实际结果。

如果成本函数没有减少，可能有以下几个原因：

数据问题：可能是因为数据集中存在噪声、异常值或者缺失值，导致模型无法准确地拟合数据。解决方法可以是数据清洗、异常值处理或者使用其他预处理技术。
模型问题：可能是选择的模型不适合解决当前的分类问题，或者模型的参数初始化不合适。可以尝试使用其他分类算法或者调整模型的超参数。
特征问题：可能是选择的特征不具有足够的信息量，无法准确地区分不同的类别。可以尝试添加更多的特征或者进行特征工程来提取更有用的特征。
训练问题：可能是训练过程中出现了问题，例如学习率设置不合理、迭代次数不足或者使用的优化算法不适合当前的问题。可以尝试调整这些参数来改善模型的性能。

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https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/78761582 逻辑回归模型所做的假设是： ?...那么，给定一个逻辑回归模型，如何来调整参数θ？...因为每个样本都是独立的，所以n个样本出现的概率就是他们各自出现的概率相乘，假设生成m个训练样本相互独立，我们可以写出关于参数θ的似然函数： ? （为了方便计算）将它转换为log似然函数： ?...首先，设g(z)为 sigmoid函数，有如下公式g’(z)=g(z)(1-g(z))： ? ? 上式中，我们使用了g’(z)=g(z)(1-g(z))。最终得出随机梯度下降法则： ?...dtype={'A': np.float64, 'B': np.float64, 'C': np.int64}) # add bias w0 (添加逻辑回归的第一项即偏置

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