迴歸成本函數scikit學習

所以我已經做了coursera毫升當然，現在我期待在scikit學習迴歸這是一個有點不同。我一直在使用sigmoid函數，當y = 0和y = 1時，成本函數被分成兩個不同的情況。但scikit學習有一個功能（我發現這是通用邏輯功能），這對我來說確實沒有意義。迴歸成本函數scikit學習

http://scikit-learn.org/stable/_images/math/760c999ccbc78b72d2a91186ba55ce37f0d2cf37.png 很抱歉，我沒有足夠的聲望發佈圖片。

因此函數的主要關心的是，當Y = 0，低於成本函數總是有這樣的日誌（E^0 + 1）的值，所以也無所謂什麼是X或W的情況。有人能解釋我嗎？

來源

2017-09-20 Haldir27

顯示你原來的邏輯迴歸的定義，你的經驗教訓。 – sascha

我認爲這個答案可能會對你有所幫助。 [答案]（https://stats.stackexchange.com/questions/235514/how-do-i-get-cost-function-of-logistic-regression-in-scikit-learn-from-log-likel）！ – jinyu0310

如果我是正確的，你這個公式中有$ Y_I $只能假設值-1或1（如在由@ jinyu0310給出的鏈接獲得）。通常情況下，你使用這個成本函數（正則化）

（對不起，作爲插入圖像公式，但是不能在這裏使用的乳膠，圖片來自於goo.gl/M53u44）

所以你當yi = 0或yi = 1時，總是有兩個角色起作用。我試圖找到更好的解釋，scikit在這個公式中使用的符號，但迄今沒有運氣。

希望能幫到你。這是用正則化因子編寫成本函數的另一種方法。同時請記住，在一切事物面前不變的因素不會在優化過程中發揮作用。既然你想找到最小值，並且對乘以一切的整體因素不感興趣。

來源

2017-12-06 08:07:43 Umberto

迴歸成本函數scikit學習

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