Pytorch实现逻辑（Logistics）回归分类

最新推荐文章于 2025-07-01 12:18:01 发布
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本文详细介绍了如何使用PyTorch实现逻辑回归模型进行分类。通过结合Linear线性函数和sigmoid激活函数，对UCI German Credit数据集进行处理，该数据集包含24个属性特征和两种类别。代码截图可直接运行，展示了模型训练和运行结果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

详解可以参考文章

一 、模型结构

逻辑回归实质是Linear线性函数（wx+b）与一个sigmoid函数的结合。

二、数据说明

数据来源：UCI German Credit分类数据，下载如下

https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/statlog/german/

数据说明：24个属性数量，分类结果2种（label 1表示Good Man, label2表示 Bad Man）

三、代码如下（截图，可直接运行）


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