RuntimeWarning：在Logistic回归中使用梯度下降时在登录时遇到的零除

问题描述

我不知道如何解决这个问题，我只是一个初学者。下面是代码

def sigmoid(X,theta):

    z = np.dot(X,theta[1:]) + theta[0]
    y =expit(1/1+np.exp(-z))
    return (y)

def costFunction(y,yhat):

    cost = -y.dot(np.log(yhat)) - (1-y).dot(np.log(1-yhat))
    return cost

def gradientFun(X,y,theta,learning_rate,iterations):
    
    cost = []
    
    for i in range(iterations):
        yhat = sigmoid(X,theta)
        error = yhat - y
        
        grad = X.T.dot(error)
        
        theta[0] = theta[0] - learning_rate * error.sum()
        theta[1:] = theta[1:] - learning_rate * grad
        
        cost.append(costFunction(y,yhat))
        
    return cost



m,n = X.shape

theta = np.zeros(1+n)

learning_rate = 0.001
iteration = 1000

cost = gradientFun(X,iteration)

运行代码后出现错误

<ipython-input-87-26e2d5e7bf1c>:2: RuntimeWarning: divide by zero encountered in log
  cost = -y.dot(np.log(yhat)) - (1-y).dot(np.log(1-yhat))

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

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