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Pytorch实现逻辑回归分类

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下面是关于“Pytorch实现逻辑回归分类”的完整攻略。

1. 逻辑回归分类

逻辑回归是一种二分类算法，用于将输入数据分为两个类别。在逻辑回归中，我们使用sigmoid函数将输入数据映射到0和1之间，然后将其作为概率输出。如果输出概率大于0.5，则将输入数据分类为1，否则分类为0。

2. Pytorch实现逻辑回归分类

在Pytorch中，可以使用torch.nn模块实现逻辑回归分类。下面是实现逻辑回归分类的步骤：

2.1 准备数据

首先，我们需要准备数据。在本例中，我们使用sklearn库中的make_classification函数生成一个二分类数据集。

from sklearn.datasets import make_classification

# 生成二分类数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, random_state=1)

2.2 定义模型

接下来，我们需要定义逻辑回归模型。在本例中，我们使用torch.nn模块中的Linear和Sigmoid函数实现逻辑回归模型。

import torch.nn as nn

# 定义逻辑回归模型
class LogisticRegression(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LogisticRegression, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(2, 1)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        x = self.linear(x)
        x = self.sigmoid(x)
        return x

model = LogisticRegression()

在上面的代码中，我们首先定义了一个LogisticRegression类，继承自nn.Module类。在构造函数中，我们定义了一个Linear层和一个Sigmoid层。在forward()函数中，我们将输入数据传递给Linear层和Sigmoid层，并返回输出结果。

2.3 定义损失函数和优化器

接下来，我们需要定义损失函数和优化器。在本例中，我们使用二元交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器。

import torch.optim as optim

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.BCELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

在上面的代码中，我们首先定义了一个二元交叉熵损失函数。然后，我们使用SGD优化器，将模型参数传递给优化器。

2.4 训练模型

接下来，我们需要训练模型。在本例中，我们使用随机梯度下降优化器，迭代1000次，每次迭代使用一个批次的数据进行训练。

# 训练模型
for epoch in range(1000):
    # 将数据转换为Tensor类型
    inputs = torch.Tensor(X)
    labels = torch.Tensor(y.reshape(-1, 1))

    # 前向传播
    outputs = model(inputs)

    # 计算损失
    loss = criterion(outputs, labels)

    # 反向传播
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 每100次迭代输出一次损失
    if (epoch + 1) % 100 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch + 1, 1000, loss.item()))

在上面的代码中，我们首先将数据转换为Tensor类型。然后，我们使用模型进行前向传播，并计算损失。接下来，我们使用反向传播更新模型参数。最后，我们每100次迭代输出一次损失。

2.5 测试模型

最后，我们需要测试模型。在本例中，我们使用测试数据集评估模型的性能。

# 测试模型
with torch.no_grad():
    # 将测试数据转换为Tensor类型
    inputs = torch.Tensor(X_test)
    labels = torch.Tensor(y_test.reshape(-1, 1))

    # 使用模型进行预测
    outputs = model(inputs)
    predicted = (outputs > 0.5).float()

    # 计算准确率
    accuracy = (predicted == labels).sum().item() / len(labels)
    print('Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy * 100))

在上面的代码中，我们首先将测试数据转换为Tensor类型。然后，我们使用模型进行预测，并计算准确率。

3. 示例说明

3.1 示例1：使用Pytorch实现逻辑回归分类

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from sklearn.datasets import make_classification

# 生成二分类数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, random_state=1)

# 定义逻辑回归模型
class LogisticRegression(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LogisticRegression, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(2, 1)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        x = self.linear(x)
        x = self.sigmoid(x)
        return x

model = LogisticRegression()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.BCELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(1000):
    # 将数据转换为Tensor类型
    inputs = torch.Tensor(X)
    labels = torch.Tensor(y.reshape(-1, 1))

    # 前向传播
    outputs = model(inputs)

    # 计算损失
    loss = criterion(outputs, labels)

    # 反向传播
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 每100次迭代输出一次损失
    if (epoch + 1) % 100 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch + 1, 1000, loss.item()))

# 测试模型
with torch.no_grad():
    # 生成测试数据集
    X_test, y_test = make_classification(n_samples=100, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, random_state=1)

    # 将测试数据转换为Tensor类型
    inputs = torch.Tensor(X_test)
    labels = torch.Tensor(y_test.reshape(-1, 1))

    # 使用模型进行预测
    outputs = model(inputs)
    predicted = (outputs > 0.5).float()

    # 计算准确率
    accuracy = (predicted == labels).sum().item() / len(labels)
    print('Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy * 100))

在上面的代码中，我们首先使用make_classification函数生成一个二分类数据集。然后，我们定义了一个LogisticRegression类，继承自nn.Module类。在构造函数中，我们定义了一个Linear层和一个Sigmoid层。在forward()函数中，我们将输入数据传递给Linear层和Sigmoid层，并返回输出结果。接下来，我们使用二元交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器。然后，我们使用模型进行训练，并输出损失。最后，我们使用测试数据集评估模型的性能，并输出准确率。

3.2 示例2：使用Pytorch实现逻辑回归分类并绘制决策边界

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_classification

# 生成二分类数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, random_state=1)

# 定义逻辑回归模型
class LogisticRegression(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LogisticRegression, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(2, 1)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        x = self.linear(x)
        x = self.sigmoid(x)
        return x

model = LogisticRegression()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.BCELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(1000):
    # 将数据转换为Tensor类型
    inputs = torch.Tensor(X)
    labels = torch.Tensor(y.reshape(-1, 1))

    # 前向传播
    outputs = model(inputs)

    # 计算损失
    loss = criterion(outputs, labels)

    # 反向传播
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 每100次迭代输出一次损失
    if (epoch + 1) % 100 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch + 1, 1000, loss.item()))

# 绘制决策边界
w = list(model.parameters())[0][0].detach().numpy()
b = list(model.parameters())[1].detach().numpy()
x1 = np.linspace(-3, 3, 100)
x2 = -(w[0] * x1 + b) / w[1]
plt.plot(x1, x2, color='red')

# 绘制数据点
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
plt.show()

在上面的代码中，我们首先使用make_classification函数生成一个二分类数据集。然后，我们定义了一个LogisticRegression类，继承自nn.Module类。在构造函数中，我们定义了一个Linear层和一个Sigmoid层。在forward()函数中，我们将输入数据传递给Linear层和Sigmoid层，并返回输出结果。接下来，我们使用二元交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器。然后，我们使用模型进行训练，并输出损失。最后，我们使用训练好的模型绘制决策边界，并将数据点绘制在图表上。

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