4、数据处理与优化：从体重差异到逻辑回归的实践探索

数据处理与优化：从体重差异到逻辑回归的实践探索

在数据科学与机器学习的领域中，数据处理和模型优化是至关重要的环节。本文将通过具体的例子，详细介绍如何利用Breeze库进行数据处理、函数优化以及构建逻辑回归模型。

1. 体重差异分析

首先，我们来看一个关于男性和女性实际体重与报告体重差异的例子。通过Breeze库，我们可以轻松地计算出报告体重与真实体重的百分比差异。

// 计算报告体重与真实体重的百分比差异
val discrepancy = (data.weights - data.reportedWeights) / data.weights

Breeze库对数学运算符的重载使得我们能够优雅地操作数据数组。接下来，我们可以计算男性数据数组的均值和标准差：

// 计算男性数据数组的均值
mean(discrepancy(isMale))
// 计算男性数据数组的标准差
stddev(discrepancy(isMale))

我们还可以计算高估自己身高的男性比例：

// 创建高估身高的掩码
val overReportMask = (data.reportedHeights :> data.heights).toDenseVector
// 计算高估自己身高的男性数量
sum(I(overReportMask :& isMale))

这个过