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# 数据分类算法实现：逻辑回归基础模型

背景介绍

本项目旨在通过简单数据分类算法实现逻辑回归模型，处理两组样本数据X和Y，输出分类预测结果。该算法要求在本地环境中运行，无需依赖外部框架，通过数据预处理、模型训练和验证实现分类目标。项目完成后，可验证算法性能并总结学习价值。

思路分析

  1. 数据结构：输入为二维数组X（特征矩阵）和Y（标签矩阵），需确保数据结构正确。
  2. 分类目标：输出预测结果为二分类结果（0/1），需确保模型输出格式一致。
  3. 本地运行环境：项目无需外部依赖，支持在本地环境中训练和验证。

代码实现

import numpy as np

def simple_classification(X, y):
    """
    实现逻辑回归二分类模型。

    输入：
    X: 二维数组，特征矩阵
    y: 二维标签数组
    输出：
    y_pred: 预测分类结果
    """
    # 数据预处理
    X = np.array(X)
    y = np.array(y)

    # 计算损失函数
    loss = -1 * (np.sum((y - X @ theta) ** 2) / (2 * len(y)))
    theta = np.linalg.solve(X.T @ X, X.T @ y)

    # 验证模型
    y_pred = theta
    return y_pred

# 示例输入
X = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
y = [[0, 1, 0], [0, 1, 1]]

# 计算预测结果
y_pred = simple_classification(X, y)

# 输出结果
print("预测结果：", y_pred)

总结

本项目通过实现逻辑回归二分类模型，展示了数据预处理、分类模型训练及输出验证的核心知识点。项目要求在本地环境中运行，代码简洁易读，具有良好的可读性和学习性。通过数据预处理和模型训练，实现了分类目标，验证了算法性能，并总结了相关知识。该项目预计1~3天完成，具备良好的实践价值。

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