Đề bài
Hồi quy logistic là mô hình tuyến tính cho các câu hỏi có/không. Với mỗi mẫu, nó tính một xác suất rồi đổi thành một lớp:
- z = x₁×w₁ + … + xₙ×wₙ + bias
- p = 1 / (1 + e^(-z))
- lớp = 1 nếu p ≥ threshold, ngược lại 0
Hãy cài đặt logistic_predict(samples, weights, bias, threshold).
Đầu vào
samples: Mỗi mẫu một hàng gồm n đặc trưng.
weights: n trọng số.
bias: Bias.
threshold: Xác suất cần đạt để dự đoán lớp 1 (nằm hẳn giữa 0 và 1).
Đầu ra
Trả về lớp dự đoán (0 hoặc 1) của từng mẫu theo thứ tự.
Ràng buộc
1 ≤ số mẫu ≤ 1.000, 1 ≤ n ≤ 50
-100 ≤ mỗi đặc trưng, trọng số và bias ≤ 100
0 < threshold < 1
Ví dụ
Đầu vào:
bias = -1.0
samples = [
[2.0, 1.0],
[0.0, 0.0],
[-1.0, -3.0]
]
weights = [1.5, -0.5]
threshold = 0.5
Kết quả mong đợi:
expected = [1, 0, 0]Đầu vào:
double bias = -1.0;
std::vector<std::vector<double>> samples = {
{2.0, 1.0},
{0.0, 0.0},
{-1.0, -3.0}
};
std::vector<double> weights = {1.5, -0.5};
double threshold = 0.5;
Kết quả mong đợi:
std::vector<long long> expected = {1, 0, 0};Đầu vào:
double bias = -1.0;
double[][] samples = new double[][] {
new double[] {2.0, 1.0},
new double[] {0.0, 0.0},
new double[] {-1.0, -3.0}
};
double[] weights = new double[] {1.5, -0.5};
double threshold = 0.5;
Kết quả mong đợi:
long[] expected = new long[] {1, 0, 0};Giải thích
Mẫu 1: z = 3 - 0.5 - 1 = 1.5, p ≈ 0.818 → 1. Mẫu 2: z = -1, p ≈ 0.269 → 0. Mẫu 3: z = -1.5 + 1.5 - 1 = -1, p ≈ 0.269 → 0. Kết quả: [1, 0, 0].
Đầu vào:
bias = -2.0
samples = [
[1.0],
[2.0],
[3.0]
]
weights = [1.0]
threshold = 0.7
Kết quả mong đợi:
expected = [0, 0, 1]Đầu vào:
double bias = -2.0;
std::vector<std::vector<double>> samples = {
{1.0},
{2.0},
{3.0}
};
std::vector<double> weights = {1.0};
double threshold = 0.7;
Kết quả mong đợi:
std::vector<long long> expected = {0, 0, 1};Đầu vào:
double bias = -2.0;
double[][] samples = new double[][] {
new double[] {1.0},
new double[] {2.0},
new double[] {3.0}
};
double[] weights = new double[] {1.0};
double threshold = 0.7;
Kết quả mong đợi:
long[] expected = new long[] {0, 0, 1};Giải thích
Các xác suất là σ(-1) ≈ 0.269, σ(0) = 0.5 và σ(1) ≈ 0.731. Chỉ giá trị cuối đạt ngưỡng 0.7, nên kết quả là [0, 0, 1].
Tham khảo
Thử thách này đã được điều chỉnh cho CodeUtility. Hãy làm theo đề bài và các ràng buộc ở trên.