私はロジスティック回帰を使ってデータを訓練していました。この過程で は、私は次のようにコード化されたシグモイド関数を計算する必要があります。 機械学習で高精度のdouble値を使用するにはどうすればよいですか？
private double sigmoid(double x) {
return 1.0/(1 + Math.pow(Math.E, -1 * x));
}
xが36よりも大きい場合、それは常に
1.0を返す、と私は
log(1 - sigmoid(x))で
Infinityを取得します。
私は、機械学習ではJavaが良い言語ではないと思うので、このプロジェクトに応募するだけです。
私はまた、このquestionを介してJavaの精度原則を知っていますが、私はまだこの問題を解決するためにとにかく知りたいです。
それは精度の問題であるが、爆発勾配に対処し、数値安定性を確保するための通常の方法は、関数の入力をクリップすることである。
final double CLIP = 30d;
input = Math.min(CLIP, Math.max(-CLIP, input)));
return 1.0/(1.0 + Math.exp(-input))
ます。また、[0、1に出力をクリッピングすることができ]：
double output = 1.0/(1.0 + Math.exp(-input))
return Math.min(0d, Math.max(1d, output)));
私は正しく理解しているかどうかわからないが、シグモイド関数は常に0と1の間の値を返すので、何も変更することはできない。あなたの意味は 'Math.min（CLIP、Math.max（-CLIP、input））'のようなものですか？ – fmyblack
trueの場合、シグモイド出力は0と1の間で切り取ることができます。また、入力をより高い10進数で切り取ることもできます。 –
これが私のために完璧に動作が
は20、40、49
をテストimport java.math.BigDecimal;
import java.math.MathContext;
/**
*
* @author tawfik
*/
public class Mathic {
/**
* @param args the command line arguments
*/
public static void main(String[] args) {
BigDecimal sigmoid = sigmoid(37);
System.out.println(sigmoid);
}
static private BigDecimal sigmoid(double x) {
return new BigDecimal(1.0).divide(new BigDecimal(1).add(new BigDecimal(Math.pow(Math.E, -1 * x))),MathContext.DECIMAL128);
}
}
private double sigmoid(double x) {
if (x > 0) {
return 1.0/(1 + Math.exp(-x));
}
else {
z = Math.exp(x);
return z/(1 + z);
}
}
以上あるシグモイド関数を書くの他の方法がありますが、高精度の値は 'BigDecimal'を使用することを検討してください。また、この質問はあなたに役立つ可能性があります：https://stackoverflow.com/questions/13784056/calculating-sigmoid-value-of-a-bigdecimal-in-java –
「私はJavaが良い言語ではないことを知っています」 - 無知な言葉。 – duffymo
これは浮動小数点固有です（言語固有ではありません）。 1つのトリックは、可能な場合に、異なるスケール、たとえば対数の1つまたはそれを使用することです。おそらくないでしょう。 –