逻辑回归中的Sigmoid函数：填空解析

在逻辑回归模型中，Sigmoid函数是一个重要的激活函数，它将线性模型的输出映射到 [0, 1] 区间，用于表示样本属于正类的概率。本文将解析Sigmoid函数的定义，并讲解函数定义中填空处的正确代码。

**Sigmoid函数定义：**pythondef sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(-z))

在上述代码中，填空处应该写 -z 。

Sigmoid函数的公式：

Sigmoid函数的公式为：

σ(z) = 1 / (1 + e^(-z))

其中，z 代表线性模型的输出，e 是自然对数的底。

代码解释：

np.exp(-z) 计算 e^(-z) 的值，即自然对数的底 e 的 -z 次方。- 1 + np.exp(-z) 将 e^(-z) 的值加1。- 1 / (1 + np.exp(-z)) 将上述结果取倒数，得到Sigmoid函数的值。

总结：

Sigmoid函数在逻辑回归中起着至关重要的作用，它将线性模型的输出映射到概率空间，方便模型预测样本属于正类的概率。理解Sigmoid函数的定义和代码实现，有助于更好地理解逻辑回归模型的原理和应用。