这些代码去怎么理解呢

这些代码是关于机器学习的逻辑回归部分要怎么理解，各位帮忙看一下

这段代码主要是使用 Python 语言和一些第三方库（如 matplotlib 和 numpy）实现了一个 sigmoid 函数，并在图像上进行了可视化展示。具体解释如下：

1. fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) 这行代码创建了一个图形（figure）对象 fig 和一个坐标轴（axis）对象 ax。通过 figsize 参数，我们指定了图形的大小为 8x6 英寸。

2. np.arange(-10,10,step=0.01) 这行代码使用 numpy 库的 arange 函数生成了一个数组，其中从 -10 到 10，以 0.01 为步长，总共生成了 2000 个数。这个数组会作为 x 轴的数据。

3. sigmoid(np.arange(-10,10,step=0.01)) 这行代码调用了一个自定义的 sigmoid 函数，并将其应用到上一步生成的数组上，返回一个 y 轴数据的数组。

4. ax.plot(np.arange(-10,10,step=0.01), sigmoid(np.arange(-10,10,step=0.01))) 这行代码使用 ax.plot 函数将 x 和 y 数据画成一条曲线，并将其添加到坐标轴对象 ax 上。

5. ax.set_ylim(-0,1,1,1)) 这行代码设置 y 轴的范围为 0 到 1。

6. ax.set_xlabel('z',fontsize=18) 和 ax.set_ylabel('g(z)',fontsize=18) 这两行代码设置了 x 和 y 轴的标签，并指定了字体大小为 18。

7. ax.set_title('sigmoid function',fontsize=18) 这行代码设置了图形的标题，并指定了字体大小为 18。

8. plt.show 这行代码将图形展示出来。

总体来说，这段代码实现了一个 sigmoid 函数的可视化，并且对一些常用的绘图函数进行了调用。

• 你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/7397007
• 这篇博客也不错, 你可以看下【机器学习入门到精通系列】多变量线性回归（附详细代码）
• 除此之外, 这篇博客: 机器学习多元线性回归最简单的一个算法，预测商品销售额中的 代码 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• #导入模块包

  import matplotlib.pyplot as plt
  from sklearn.model_selection import train_test_split
  from sklearn import metrics
  import pandas as pd
  from sklearn.linear_model import LinearRegression
  import numpy as np
  import seaborn as sns
  
  

  #读取数据
  ``

  data = pd.read_csv('Advertising.csv')
  #创建特征列表
  feature_cols=['TV', 'radio', 'newspaper']
  #使用列表选择data的子集
  X=data[feature_cols]
  # print(X.head())
  y=data['sales']
  # print(y.head())
  X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,random_state=1,test_size=0.2)#分为训练集和测试集，训练集占0.8
  # print(X_train.shape)
  # print(y_test.shape)
  

  #训练模型

  linear_reg=LinearRegression()#尝试了下不能直接使用LinearRegression()来进行拟合
  model=linear_reg.fit(X_train,y_train)
  print('截距是：',model.intercept_)
  print('系数是：',model.coef_)
  #预测结果
  y_predict=linear_reg.predict(X_test)
  
  
  

  #测试准确度

  '''
  print(type(y_predict),type(y_test))
  print(len(y_predict),type(y_test))
  print(y_predict.shape,y_test.shape)
  sum_mean=0
  for i in range(len(y_predict)):
      sum_mean+=(y_predict[i]-y_test.values[i])**2
  sum_erro=np.sqrt(sum_mean/40)
  print('Rmse',sum_erro)
  这是一个具体的求RMSE 的公式，下边的那个是一个包，可以直接求出
  '''
  print ('RMSE',np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test, y_predict)))#squared先求差的平方再求平均数，再求开平方
  

  绘制ROC曲线

  plt.figure()
  plt.plot(range(len(y_predict)),y_predict,'b',label='predict')
  plt.plot(range(len(y_test)),y_test,'r',label='test')
  plt.legend()#显示图中的标签
  plt.xlabel('the number of sales')#横坐标
  plt.ylabel('value of sales')#纵坐标
  plt.show()
  

  #结论
  通过简单的数据集，分析出影响销售额的三种因素的回归系数
  
  电视广告对商品销售的影响最大，这也是与实际生活中判断的相符
  
  从上图可以看模型的测试集的预测的出的结果y_predict与真实的测试值y_test误差很小，说明整个数据拟合出的模型还是很不错，当然也是因为只考虑了三个简单的影响因素，实际生活中影响销售额的因素是很多的。

• 您还可以看一下 纪佳琪老师的机器学习之线性回归理论与代码实践课程中的 数据归一化，画直线图，画损失函数图小节, 巩固相关知识点
  
• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  回答：首先需要掌握逻辑回归的基本原理和算法，包括sigmoid函数、代价函数和梯度下降算法等。然后需要了解逻辑回归的应用场景和数据预处理方法，例如特征选择、标准化处理等。最后可以通过编写代码和实践来巩固和加深对逻辑回归的理解。

  下面以Python为例，给出一个简单的逻辑回归实现的代码示例：

  import numpy as np
  from sklearn.linear_model import LogisticRegression
  
  # 构造样本数据
  X_train = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
  y_train = np.array([0, 0, 1, 1])
  
  # 构造逻辑回归模型
  model = LogisticRegression()
  
  # 训练模型
  model.fit(X_train, y_train)
  
  # 预测新样本
  X_test = np.array([[2, 3], [4, 5]])
  y_pred = model.predict(X_test)
  
  print(y_pred)
  

  上述代码首先使用NumPy构造了4个训练样本，每个样本有两个特征，然后使用LogisticRegression类构造了一个逻辑回归模型，使用fit方法训练模型。最后对两个新样本进行预测，输出预测结果。

  需要注意的一些细节包括：

  • 特征预处理：在使用逻辑回归模型前需要对特征进行预处理，例如标准化处理、归一化处理等，以确保特征数据的可靠性和准确性。
  • 训练样本选取：选择合适的训练样本对于逻辑回归模型的准确性至关重要，要尽可能地涵盖各种可能的情况，以提高模型的泛化能力。
  • 模型评估：在训练模型后需要对模型进行评估，例如使用交叉验证法、ROC曲线等方法来对模型进行评估和调优，并提高模型的拟合效果和准确度。

  以上是逻辑回归代码实现的一些基本要点和注意事项，需要掌握这些知识点才能更好地理解和运用逻辑回归算法。