logistic回归中的成本函数给出的是NaN值

在 logistic 回归中，成本函数（Cost Function）用来衡量模型的预测结果与实际标签之间的误差。通常使用的成本函数是交叉熵（Cross Entropy）函数。

然而，当 logistic 回归中的成本函数给出的是 NaN 值时，可能是由于以下原因导致的：

1. 数据问题：成本函数计算过程中涉及到除以零或者取对数时，如果输入数据中存在零或负数，就会导致 NaN 值的产生。解决这个问题可以对数据进行预处理，确保不存在这样的非法数值。
2. 参数问题：成本函数的计算依赖于模型的参数。如果参数值过大或者过小，就可能导致计算过程中的数值溢出，从而产生 NaN 值。可以通过调整学习率（Learning Rate）或者采用正则化方法（如 L1 正则化、L2 正则化）来解决这个问题。

针对这种情况，可以尝试以下解决方法：

1. 检查数据：确保数据中不存在零或负数。可以通过对数据进行清洗或者归一化处理来避免这种情况的发生。
2. 参数调整：调整学习率（Learning Rate），降低过大或过小的参数值。也可以尝试采用正则化方法来约束参数，防止数值溢出。
3. 使用其他成本函数：尝试使用其他的成本函数替代交叉熵函数，如均方误差（Mean Squared Error）函数。不同的成本函数适用于不同的问题和数据集，选择合适的成本函数可以提高模型性能。

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