C語(yǔ)言怎么實(shí)現(xiàn)logistic回歸模型

在C語(yǔ)言中，可以通過(guò)使用庫(kù)函數(shù)和數(shù)學(xué)函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)logistic回歸模型。下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例代碼：

#include <stdio.h>
#include <math.h>

// sigmoid函數(shù)
double sigmoid(double x) {
    return 1 / (1 + exp(-x));
}

// logistic回歸模型
double logistic_regression(double x[], double coefficients[], int num_features) {
    double logit = coefficients[0];  // 截距項(xiàng)
    for (int i = 0; i < num_features; i++) {
        logit += coefficients[i+1] * x[i];  // 線性部分
    }
    return sigmoid(logit);
}

int main() {
    // 訓(xùn)練好的系數(shù)
    double coefficients[] = {-2.3, 1.4, -0.7};
    
    // 輸入特征
    double x[] = {1.2, -0.5};
    
    // 預(yù)測(cè)結(jié)果
    double prediction = logistic_regression(x, coefficients, 2);
    
    printf("Prediction: %f\n", prediction);
    
    return 0;
}

在上述代碼中，logistic_regression函數(shù)實(shí)現(xiàn)了logistic回歸模型，接受輸入特征向量x、系數(shù)數(shù)組coefficients和特征數(shù)量num_features作為參數(shù)，返回預(yù)測(cè)結(jié)果。在main函數(shù)中，我們定義了訓(xùn)練好的系數(shù)和輸入特征，然后通過(guò)調(diào)用logistic_regression函數(shù)來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并輸出結(jié)果。

需要注意的是，上述代碼只是一個(gè)簡(jiǎn)化的示例，實(shí)際應(yīng)用中可能需要進(jìn)一步優(yōu)化和擴(kuò)展。