逻辑回归训练集与测试集的accurac都为None

Question

逻辑回归做二分类时，训练模型时显示Loss after iteration 0: nan，最后训练集和测试集的accuracy显示为None，求解答

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

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从你提供的图片内容来看，逻辑回归模型在训练过程中遇到了几个问题。以下是一些可能的原因和解决方案：

1. 初始损失值显示为NaN：

   • 这通常发生在模型的参数初始化不正确或者模型的输入数据存在问题时。例如，如果输入特征（X）或目标变量（y）包含NaN或无穷大（Inf）的值，这可能导致损失函数在迭代开始时就返回NaN。

2. 损失值突然跳转：

   • 这可能是由于模型的参数更新过大导致的数值不稳定。在逻辑回归中，如果学习率（learning_rate）设置得过高，可能会导致模型在迭代过程中损失值出现剧烈波动。

3. 运行时警告：除零错误：

   • 这个警告表明在计算损失函数时，模型预测的概率（y_hat）可能为0或1，导致对数函数log(y_hat)或log(1 - y_hat)计算时出现除零的情况。

4. 准确度（accuracy）显示为None：

   • 这可能是因为模型的预测结果与实际标签不匹配，或者在调用score方法时出现了错误。通常，如果模型能够正确预测，score方法应该返回一个介于0和1之间的值，表示准确度。

解决方案：

• 检查数据：确保输入特征和目标变量没有NaN或无穷大的值。可以使用pandas库的isnull()或isfinite()方法来检查数据。
• 调整学习率：如果学习率过高，尝试降低学习率，比如从0.005开始逐步调整。
• 模型参数初始化：确保模型参数初始化正确，可以尝试使用不同的初始化方法或参数。
• 检查模型预测：确保模型的预测结果（y_train_pred和y_test_pred）是正确的，可以通过打印出一些预测结果来检查。
• 检查评分函数调用：确保评分函数model.score()被正确调用，并且传入了正确的参数。

如果上述方法仍然无法解决问题，可能需要进一步检查模型的实现细节或寻求专业的帮助。

至于参考链接，以下是一些可能有用的资源：

• Scikit-learn官方文档 - Logistic Regression
• Stack Overflow - NaN values in logistic regression
• Understanding NaN and Inf in Python

希望这些信息能帮助你解决问题。如果需要更具体的帮助，请随时告诉我。