Logisitic回归成本函数

时间:2015-10-08 14:14:02

标签: matlab machine-learning octave

function [J, grad] = costFunction(theta, X, y)
m = length(y);
h = sigmoid(X*theta);
sh = sigmoid(h);
grad = (1/m)*X'*(sh - y);
J = (1/m)*sum(-y.*log(sh) - (1 - y).*log(1 - sh));

end

我正在尝试计算逻辑回归的成本函数。有人可以告诉我为什么这不准确吗?

enter image description here

更新:Sigmoid功能

function g = sigmoid(z)

g = zeros(size(z));
g = 1./(1 + exp(1).^(-z));

end

1 个答案:

答案 0 :(得分:7)

正如Dan所说,你的costFunction两次调用sigmoid。首先,它在X*theta上执行sigmoid函数;然后它再次对sigmoid(X*theta)的结果执行sigmoid函数。因此,sh = sigmoid(sigmoid(X*theta))。您的成本函数应该只调用一次sigmoid函数。

请参阅下面的代码,我删除了sh变量,并将h替换为其他地方。这导致sigmoid函数只被调用一次。

function [J, grad] = costFunction(theta, X, y)
m = length(y);
h = sigmoid(X*theta);
grad = (1/m)*X'*(h - y);
J = (1/m)*sum(-y.*log(h) - (1 - y).*log(1 - h));

end